Дерево принятия решений — средство поддержки принятия решений, использующееся в машинном обучении, анализе данных и статистике, используют, чтобы разделить большой объём входных данных на относительно небольшие группы и прогнозировать наступление события в зависимости от определённых условий. Решающие деревья (decision trees) — это семейство моделей машинного обучения, которые предсказывают значение целевой переменной с помощью применения последовательности простых решающих правил (предикатов). Этот процесс в некотором смысле согласуется с естественным для человека процессом принятия решений...

Рассказываем, как правильно использовать дерево решений для машинного обучения, визуализации данных и наглядной демонстрации процесса принятия решений. Пригодится не только аналитикам данных, но и тем, кто хочет найти методику, помогающую более взвешенно принимать решения в жизни и бизнесе. Статья подготовлена на основе перевода: How to Create a Perfect Decision Tree by Upasana Priyadarshiny. Основные задачи, которые дерево решений решает в машинном обучении, анализе данных и статистике: Деревья...