В машинном обучении дерево решений — это древовидная модель, иллюстрирующая все возможные результаты решения.
Он охватывает как регрессию, так и классификацию. Он может обрабатывать и работать с различными типами данных (числовыми значениями, категориальными значениями и т. д.).
Каждый внутренний узел (родительский/подродительский) в дереве, т. е. узел, у которого есть дочерние элементы, рассматривается как атрибут/условие, разделяемое на правило/ветви.
Листовой узел, т. е. узел без дочерних элементов, считается результатом/выходом.
В дереве решений, в основном на каждом внутреннем узле, мы разделяем данные, поступающие от родителя, на две части на основе выбранного значения функции (которое может эффективно разделить данные).
