Деревья решений и случайный лес: изучение правил из данных

Коротко: Дерево решений делит данные на группы вопросами «да/нет»; случайный лес усредняет множество случайных деревьев и надёжнее и точнее одного дерева.

Подробнее: Дерево решений по примерам изучает последовательность вопросов («Возраст > 30?»), в конце которой стоит класс (классификация) или значение (регрессия). Оно легко читается и часто является первым…