Деревья решений — это тип контролируемого алгоритма машинного обучения, который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Их называют «деревьями решений», потому что они представляют собой древовидную модель решений с внутренним узлом, представляющим функцию или атрибут, ветвью, представляющей решение, и конечным узлом, представляющим метку класса или значение.
Целью дерева решений является создание модели, которая предсказывает значение целевой переменной на основе нескольких входных переменных. Для этого алгоритм начинает с корневого узла и разбивает данные по признаку, который приводит к наибольшему приросту информации, что означает, что он приводит к наиболее однородным подузлам. Процесс повторяется на каждом внутреннем узле до тех пор, пока листья не станут чистыми, т. е. содержат точки данных, принадлежащие только одному классу или значению.
Одним из преимуществ деревьев решений является то, что их легко понять и интерпретировать, поскольку процесс принятия решений представлен в ясной и лаконичной форме. Они также способны обрабатывать данные высокой размерности и устойчивы к шуму, поскольку алгоритм не чувствителен к небольшим изменениям данных.
Однако деревья решений могут быть склонны к переоснащению, особенно когда дереву позволяют расти вглубь, и они не могут фиксировать отношения между нелинейными функциями. Чтобы решить эти проблемы, дерево можно обрезать, чтобы удалить ветви, которые не способствуют точности модели, или можно использовать ансамбли деревьев решений, такие как случайные леса, чтобы сделать модель более надежной.
Деревья решений широко используются в различных приложениях, включая финансы, здравоохранение и управление взаимоотношениями с клиентами.
