Дерево решений — это популярная модель контролируемого машинного обучения как для классификации, так и для регрессии. В этом посте я сосредоточусь на классификации и продолжу использовать набор данных о диабете индейцев пима (как было продемонстрировано в предыдущих постах). Проще говоря, дерево решений работает путем разделения пространства предикторов на прямоугольные области. Так как же дерево решений разделяет предиктор? Интуитивно скорость ошибочной классификации кажется хорошим..

Как объяснить машинное обучение своей семье? Я постоянно слышал, как люди говорят о машинном обучении и искусственном интеллекте. Эти термины стали наиболее популярными в Интернете, и информации о них огромное количество. Вот почему ваша семья и друзья, не участвующие в ТИ, могут не знать, что означают эти термины, и обращаться к вам за помощью. Позвольте мне объяснить вам как можно проще. Ему просто нравится, как вы готовитесь к новой работе. Каждый раз, когда вы попадаете на..