Как обучается дерево

Дерево решений обучается рекурсивно, разбивая данные на подмножества по признакам, которые лучше всего разделяют классы или уменьшают неопределенность (энтропию/дисперсию). На каждом шаге выбирается признак с максимальным приростом информации (Information Gain) или минимальным критерием Джини. Процесс продолжается, пока не выполнится критерий остановки (максимальная глубина, минимальное количество образцов в листе и т.д.).

Пример с sklearn:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
clf.fit(X_train, y_train)

Ключевые параметры:

• max_depth: ограничивает глубину дерева
• min_samples_split: минимальное количество образцов для разделения узла
• criterion: "gini" или "entropy" для классификации, "squared_error" для регрессии