Меня зовут Сергей Исупов, я Data Scientist и являюсь участником профессионального сообщества NTA. Сегодня загляну «под капот» алгоритмов, использующих в своей основе деревья решений. Один из самых мощных алгоритмов контролируемого машинного обучения на сегодня – градиентный бустинг (Catboost, XBGR), построен на столь казалось легком и базовом элементе, как бинарное дерево, или же дерево решений. Оно является строительным блоком данного алгоритма, в данном случае можно привести притчу про веник и его части, но в этом случае, иногда даже одно дерево решений способно выдать неплохой результат в решениях задач классификации и регрессии. Сегодня я рассмотрю его подробнее, на примере Decision Tree и Random Forest из библиотеки sklearn, а также визуализирую работу.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/711770/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711770