Некоторые особенности построения древовидных алгоритмов:

• Использование узлов и ветвей. 4 Каждый узел представляет собой проверку на определённое условие, а ветви — это пути, которые следуют из узла в зависимости от результата проверки. 4 В конечных узлах (листьях) содержатся предсказания модели. 4
• Важность выбора корневого узла. 4 Это первый узел дерева, с которого начинается процесс принятия решений. 4 Он содержит начальное условие, которое делит данные на две или более группы. 4
• Определение критериев ветвления. 1 При построении дерева решений автоматически определяются наиболее важные характеристики для лучшего разграничения точек данных. 1 Эти элементы становятся «критериями сегментации», которыми руководствуются при создании ветвей. 1
• Возможность построения прямым и обратным способом. 2 Деревья принятия решений можно строить сверху вниз (прямой способ) и снизу вверх (обратный). 2
• Работа с пропусками данных. 24 Деревья решений могут обрабатывать пропущенные значения без необходимости их предварительной обработки. 4
• Чувствительность к изменениям в данных. 4 Небольшие изменения в данных могут привести к значительным изменениям в структуре дерева. 4
• Риск переобучения. 4 Деревья решений склонны к переобучению, особенно если они имеют большую глубину. 4