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...

@just_data_science July 24, 2018 Случайный лес (Random Forest, дальше просто RF) - это один из самых мощных алгоритмов, которым быстро обучается даже начинающий Data Scientist. С помощью RF которым можно щёлкать как орехи почти любые задачи построения предсказательных моделей. То есть - брать набор старых данных (например, как менялись цены на бензин последние годы) и выдавать ответ, что будет в будущем (ответ подскажу сразу и без Data Science: вырастут). Ок, закрываю ГуглМэпс Если вы еще не читали на канале статьи про деревья решений - значит пришла пора...