Возможно, имелись в виду принципы построения деревьев решений в машинном обучении. 1 Некоторые из них:

• Выбор корневого узла. 1 Это первый узел дерева, с которого начинается процесс принятия решений. 1 Он содержит начальное условие, которое делит данные на две или более группы. 1
• Разделение данных. 1 Данные разделяются на подгруппы в зависимости от определённого признака. 12
• Построение внутренних узлов. 1 Для каждой подгруппы повторяется процесс выбора признака и разделения данных, пока не достигнут конечные узлы. 1
• Контроль глубины дерева. 1 Глубина дерева — это количество уровней от корневого узла до самого глубокого листа. 1 Чем глубже дерево, тем более сложные зависимости оно может моделировать, но при этом возрастает риск переобучения. 1
• Использование алгоритмов построения. 1 Для построения деревьев решений используются, например, ID3, C4.5 и CART. 1 Основная идея этих алгоритмов заключается в выборе условий для узлов, которые максимально уменьшают неопределённость (энтропию) или увеличивают прирост информации. 1