Деревья решений строятся с использованием серии двоичных решений по входным функциям для прогнозирования целевой переменной. Дерево решений состоит из корневого узла, внутренних узлов и конечных узлов. Корневой узел представляет весь набор данных, а каждый внутренний узел представляет решение, основанное на одном из входных признаков. Края дерева представляют возможные результаты каждого решения, а конечные узлы представляют прогнозируемый результат. Алгоритм классификации дерева..

Краткий обзор энтропии, кросс-энтропии и их полезности в машинном обучении Энтропия - это знакомое понятие в физике, где она используется для измерения количества беспорядка в системе. В 1948 году математик Клод Шеннон расширил это понятие до теории информации в статье под названием Математическая теория коммуникации . В этой статье я дам краткое объяснение того, что такое энтропия, и почему она важна для машинного обучения. Что такое энтропия? Энтропия в теории информации..

Деревья классификации Деревья регрессии используются для количественных данных. В случае качественных данных или категорийных данных мы используем деревья классификации. В деревьях регрессии мы разделяем узлы на основе критериев RSS, но в классификации это делается с использованием частоты ошибок классификации, примеси Джини и энтропии. Давайте разберемся в этих терминах подробно. Энтропия Энтропия — это мера случайности данных. Другими словами, это дает примесь, присутствующую в..