Деревья принятия решений (Decision Trees) и их производный метод случайного леса (Random Forest) являются ключевыми алгоритмами в области машинного обучения. Оба метода широко применяются для задач классификации, регрессии и обнаружения аномалий, обеспечивая гибкость, интерпретируемость и высокую производительность. Деревья принятия решений представляют собой структуру в виде древовидной иерархии, где каждый узел представляет вопрос о конкретном признаке, а каждый лист дерева соответствует прогнозируемому значению целевой переменной...

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...