Эпоха (в обучении) — это один полный проход алгоритма обучения через весь тренировочный набор данных. Обучение нейросети обычно требует множества эпох, чтобы веса модели достаточно скорректировалис...
Decision Tree
Бонус за регистрацию!
Зарегистрируйся и получи бонус
Decision Tree (Дерево решений) — это непараметрический алгоритм машинного обучения, используемый для классификации и регрессии. Модель представляет собой древовидную структуру, где внутренние узлы — это условия проверки признаков, а листья — конечные прогнозы. Деревья решений легко интерпретируемы человеком.
Что такое «Decision Tree» простыми словами
Дерево решений — это алгоритм, который мыслит как человек. «На улице идет дождь? Да. Есть зонт? Нет. Тогда сидим дома». Это серия простых вопросов «Да/Нет», которая приводит к решению. Плюс этого метода — полная прозрачность. Мы всегда можем проследить путь по дереву и понять, почему модель приняла именно такое решение. Это очень важно в банках и медицине, где нужно объяснять причины отказов или диагнозов.
Вопросы и ответы
Как работает дерево решений?
Модель принятия решений в виде структуры «если-то», разбивающая данные на узлах.
Что такое критерий Джини в дереве решений?
Критерий Джини оценивает «чистоту» узла. Алгоритм выбирает разбиение, которое максимально уменьшает неоднородность классов в дочерних узлах.
Как энтропия используется для разбиения в дереве решений?
Энтропия в дереве решений используется для выбора лучшего разбиения. Она измеряет хаос в узле. Если в узле 50/50 классов, энтропия максимальна (1). Если только один класс — минимальна (0). Алгоритм перебирает все признаки и пороги, выбирая то разбиение, которое дает максимальный прирост информации (Information Gain) — то есть максимально снижает среднюю энтропию потомков.
