Как строится дерево решений

Дерево решений строится рекурсивно, разбивая данные на подмножества по признакам, которые лучше всего разделяют классы или уменьшают неопределенность (энтропию/неоднородность).

Основные шаги:

1. Выбирается признак с максимальной информативностью (например, через прирост информации или индекс Джини)
2. Данные разбиваются по выбранному признаку
3. Процесс повторяется для каждого подмножества, пока не выполнится критерий остановки (максимальная глубина, минимальное число образцов в листе и т.д.)

Пример на Python (scikit-learn):

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier(
    max_depth=3,
    criterion='gini'
)
model.fit(X_train, y_train)

Ключевые параметры:

• criterion: 'gini' или 'entropy' - мера неоднородности
• max_depth: ограничение глубины дерева
• min_samples_split: минимальное число образцов для разделения узла