Как работает метод дерева решений в машинном обучении?

Метод дерева решений в машинном обучении позволяет разделить большой объём входных данных на относительно небольшие группы и прогнозировать наступление события в зависимости от определённых условий. skillbox.ru

Метод работает по следующему алгоритму: python-school.ru

1. Выбирается признак, по которому происходит разделение выборки. python-school.ru
2. Выбирается пороговое значение для этого признака. python-school.ru
3. Выборка разделяется на две части: объекты, у которых значение признака меньше или равно порогу, и объекты, у которых значение признака больше порога. python-school.ru
4. Для каждой из двух полученных подвыборок рекурсивно повторяются шаги 1–3, пока не будет достигнут критерий останова (например, глубина дерева, количество объектов в листе и т. д.). python-school.ru
5. В листе дерева выводится ответ — класс или значение целевой переменной. python-school.ru

Структура дерева решений состоит из узлов и листьев. loginom.ru practicum.yandex.ru Вверху дерева — начальный корневой узел, в который попадает вся выборка. practicum.yandex.ru Далее происходит проверка на выполнение условия или наличие признака. practicum.yandex.ru

В результате такой проверки группа данных разбивается на подгруппы: подгруппа данных, которые прошли проверку, и подгруппа данных, которые не соответствуют заданному условию. practicum.yandex.ru Далее подгруппы данных попадают в следующий узел с новой проверкой. practicum.yandex.ru И так до конечного узла дерева задач, который отвечает заданной цели анализа данных или завершает процесс принятия решения. practicum.yandex.ru

Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение. ru.wikipedia.org