Применение деревьев в алгоритмах машинного обучения заключается в том, что они позволяют:

• Классифицировать данные. 3 С помощью дерева решений можно изучить характеристики разных случаев или объектов и на основе результатов разделить их на категории и подкатегории. 3
• Определить наиболее значимые условия. 3 Алгоритм дерева решений помогает оценить важность признака, то есть найти такие условия, которые важнее всего для заданной цели исследования. 3
• Увеличить надёжность результата. 3 Дерево решений помогает сформировать максимально подходящую под все условия выборку или сделать самый точный прогноз на основе имеющихся данных. 3

Некоторые примеры применения деревьев в машинном обучении:

• Медицинская диагностика. 5 Деревья решений используются для диагностики заболеваний на основе симптомов и медицинских данных. 5
• Кредитный скоринг. 5 Банки используют деревья решений для оценки кредитоспособности клиентов. 5
• Маркетинг. 5 Деревья решений помогают сегментировать клиентов и разрабатывать целевые маркетинговые кампании. 5