Схема принятия решений — это своего рода блок-схемы. Он классифицирует решения на несколько шагов.
Выше приведен пример дерева решений, где самый верхний узел, где начинается нарушение (определенный бюджет), также называется корневым узлом, а остальные называются ведущими узлами.
Например:
Из приведенных выше данных нам нужно найти некоторые правила для разделения данных. Глядя на данные, мы можем сказать, что существует высокая вероятность того, что люди старше 24 лет выигрывали медали. Итак, теперь мы можем разделить данные на две части. (Возраст ≥24 лет) и (Возраст ‹24 лет)
Из приведенных выше данных мы можем видеть, как я разделяю данные. Теперь из приведенного выше подмножества мы можем снова разделить его, используя признак веса, когда вес > 80 есть высокая вероятность выиграть медаль. Также из подмножества два мы можем сделать вывод, что если вес больше 70, вероятность выиграть медаль меньше.
Деревья решений хороши с низким смещением, и они извлекают полезные функции путем разбивки. Но также одним из минусов является то, что, делая это, модель может предсказывать выходные данные с достоверностью 💯%. Поскольку она работает с данными поезда, она все запоминает. Когда мы проводим тест с тестовыми данными, мы можем найти много ошибок.
