Дерева рішень у машинному навчанні

Матеріал з Вікіпедії — вільної енциклопедії.
Перейти до навігації Перейти до пошуку

Дерева рішень у машинному навчанні використовуються як передбачувальні моделі[en], що відображають знання про об'єкт (представлені гілками) у множину рішень. Це один з підходів до передбачувального моделювання у статистиці, добуванні даних та машинному навчані.

Три різні представлення дерева класифікації даних із кіфозу
Приклад дерева, що оцінює ймовірність кіфозу після операції для заданого віку пацієнта, та хребця, з якого було розпочато операцію. Одне й те саме дерево показано трьома способами. Ліворуч забарвлені листки показують імовірність кіфозу після операції, та відсоток пацієнтів у цьому листочку. Посередині дерево як графік у перспективі. Праворуч вид згори на середній графік. Імовірність кіфозу після операції є вищою в темніших областях. (Примітка: з тих пір, як було зібрано цей доволі маленький набір даних, лікування кіфозу значно просунулося.)