Как модели деревьев применяются в статистическом моделировании?

Модели деревьев в статистическом моделировании применяются для построения прогнозов, описания данных, разделения их на группы и нахождения зависимостей между ними. practicum.yandex.ru

Есть два вида деревьев решений в зависимости от типа шкалы целевой переменной: www.statmethods.ru

1. Деревья регрессии. www.statmethods.ru Прогнозируют значение целевой переменной в зависимости от значений предикторов. www.statmethods.ru Например, предсказывают вероятность отказа клиента от услуг банка в зависимости от пола и возраста клиента. www.statmethods.ru Деревья регрессии работают с количественной целевой переменной. www.statmethods.ru
2. Деревья классификации. www.statmethods.ru Предсказывают принадлежность объекта к той или иной категории целевой переменной в зависимости от значений предикторов. www.statmethods.ru Например, классифицируют больных и здоровых пациентов в зависимости от их симптомов. www.statmethods.ru Деревья классификации работают с категориальной целевой переменной. www.statmethods.ru

Некоторые области применения деревьев решений в статистическом моделировании:

• банковское дело (оценка кредитоспособности клиентов при выдаче кредитов); www.statmethods.ru
• промышленность (контроль качества продукции, выявление дефектов); www.statmethods.ru
• медицина (диагностика различных заболеваний); www.statmethods.ru
• маркетинг (предсказание выбора покупателя, сегментация клиентской базы); www.statmethods.ru
• молекулярная биология (анализ строения аминокислот) и другие. www.statmethods.ru