Деревья решений (Decision Trees) и случайный лес (Random Forest) – это мощные и интерпретируемые методы машинного обучения, которые хорошо подходят для задач классификации и регрессии. В стоматологии, где прозрачность и понятность модели часто важны для принятия клинических решений, эти методы могут быть особенно ценными. I. Деревья Решений: Основы II. Случайный Лес: Основы III. Применение Деревьев Решений и Случайного Леса в Стоматологии: Возможности Деревья решений и случайный лес могут быть использованы для решения следующих задач в стоматологии: IV...

Многим не нравится, что модели машинного обучения представляют собой чёрные ящики: мы кладём в них данные и безо всяких объяснений получаем ответы — часто очень точные ответы. В этой статье мы постараемся разобраться, как созданная нами модель делает прогнозы и что она может рассказать о решаемой нами задаче. И завершим мы обсуждением самой важной части проекта по машинному обучению: задокументируем сделанное и представим результаты. В первой части мы рассмотрели очистку данных, разведочный анализ, конструирование и выбор признаков...