Возможно, имелись в виду принципы построения деревьев решений в машинном обучении. sky.pro Некоторые из них:
Выбор корневого узла. sky.pro Это первый узел дерева, с которого начинается процесс принятия решений. sky.pro Он содержит начальное условие, которое делит данные на две или более группы. sky.pro
Построение внутренних узлов. sky.pro Для каждой подгруппы повторяется процесс выбора признака и разделения данных, пока не достигнут конечные узлы. sky.pro
Контроль глубины дерева. sky.pro Глубина дерева — это количество уровней от корневого узла до самого глубокого листа. sky.pro Чем глубже дерево, тем более сложные зависимости оно может моделировать, но при этом возрастает риск переобучения. sky.pro
Использование алгоритмов построения. sky.pro Для построения деревьев решений используются, например, ID3, C4.5 и CART. sky.pro Основная идея этих алгоритмов заключается в выборе условий для узлов, которые максимально уменьшают неопределённость (энтропию) или увеличивают прирост информации. sky.pro
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.