Как отбираются значения признаков в дереве

В дереве решений значения признаков отбираются на основе критериев информативности, таких как:

• Энтропия (Information Gain) — уменьшение неопределенности после разбиения
• Индекс Джини — мера неоднородности данных
• Дисперсия (для регрессии)

Алгоритм выбирает признак и порог разбиения, которые максимизируют выбранный критерий. Пример с sklearn:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

model = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=3)
model.fit(X, y)

# Важность признаков (сумма нормирована к 1)
print(model.feature_importances_)

Ключевые моменты:

1. Разбиение происходит рекурсивно
2. На каждом шаге выбирается лучший признак/порог
3. Процесс останавливается при достижении критериев (глубина, мин. samples и т.д.)