2. Решающие деревья: Решающие деревья – это алгоритмы машинного обучения, которые представляют собой древовидную структуру принятия решений. Они широко используются для задач классификации и прогнозирования.
Решающее дерево строится путем разделения данных на более мелкие группы на основе различных признаков. У каждого узла дерева есть условие, которое проверяет значение конкретного признака. На основе этого условия данные перенаправляются по определенной ветви дерева. Каждая ветвь представляет определенное условие (например, «если возраст меньше 30 лет»), которое влияет на разделение данных.
Решающие деревья могут обрабатывать как категориальные, так и числовые данные, что делает их гибкими для работы с различными типами данных. Они могут быть использованы для решения задач классификации, где необходимо разделить данные на несколько классов, или для прогнозирования, где необходимо предсказать значение целевой переменной.
Преимущества решающих деревьев включают их простоту интерпретации и понимания результатов. Они также могут быть эффективными для работы с большими наборами данных и могут обрабатывать как числовые, так и категориальные признаки.
Однако решающие деревья имеют свои ограничения. Они могут быть склонны к переобучению, особенно при наличии большого количества признаков и глубоких деревьев. Чтобы справиться с этой проблемой, часто применяют прунинг или использование ансамблей решающих деревьев, например, случайного леса.
В системе решающие деревья могут использоваться для классификации данных, прогнозирования трендов и анализа важности признаков для понимания влияния различных факторов на результаты задач.
3. Случайный лес: Случайный лес – это ансамбль алгоритмов машинного обучения, построенный на основе решающих деревьев. Он используется для решения задач классификации, регрессии или снижения размерности данных.
Случайный лес строится путем создания множества решающих деревьев, каждое из которых обучается на случайной подвыборке данных. Каждое дерево принимает независимое решение на основе своей подвыборки данных. По окончании обучения, принятие решения в случайном лесу происходит путем комбинирования прогнозов всех деревьев.
Польза случайного леса заключается в том, что он повышает точность классификации и регрессии путем усреднения ответов нескольких решающих деревьев. Это позволяет улучшить обобщающую способность моделей, снизить склонность к переобучению и сделать прогнозы более надежными.