Изучение и прогнозирование сложных явлений и процессов – важная задача в современном мире. Одним из эффективных инструментов для решения этой задачи является метод дерева решений. Он позволяет прогнозировать вероятные исходы и принимать взвешенные решения на основе имеющихся данных. Данный метод основан на создании структурированной диаграммы, которая имитирует решение пошагово, от корня дерева к его листьям. Главная идея заключается в разбиении имеющихся данных на подгруппы с помощью таких факторов, как признаки и условия...

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...