Как происходит предсказание в дереве

Дерево решений делает предсказание, проходя новый объект от корня до листа по условиям в узлах. В каждом узле проверяется значение признака объекта, и в зависимости от результата выбирается следующая ветвь. В конечном листе возвращается предсказанное значение:

• Классификация – возвращает наиболее частый класс в листе (мода).
• Регрессия – возвращает среднее значение целевой переменной в листе.

Пример для классификации в sklearn:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
pred = model.predict(X_test)  # Проход по дереву для каждого объекта