Дерево решений подпадает под категорию контролируемого машинного обучения, оно также называется КОРЗИНА (деревья классификации и регрессии) . Он использует древовидную структуру для моделирования отношений между функциями и результатами . Он состоит из узлов , которые представляют функцию принятия решения , и ветвей , которые представляют собой выходные данные функций принятия решений . Таким образом, это блок-схема для решения, как классифицировать новую точку..

Понимание деревьев решений и случайных лесов на практическом примере Случайный лес - один из наиболее широко используемых алгоритмов машинного обучения, основанных на методах ансамблевого обучения. Основными методами ансамблевого обучения являются бустинг и бэггинг . Случайный лес - это алгоритм мешков. Проще говоря, алгоритмы пакетирования создают различные уменьшенные копии обучающего набора или подмножеств, обучают модель на каждом из этих подмножеств, а затем объединяют..