Как строится решающее дерево

Решающее дерево строится рекурсивно, разбивая данные на подмножества по признакам, максимизирующим информативность (например, через критерий Джини или энтропию). Алгоритм:

1. Выбирается признак, наилучшим образом разделяющий данные (максимизирует прирост информации).
2. Данные разбиваются по выбранному признаку.
3. Процесс повторяется для каждого подмножества, пока не выполнится условие остановки (глубина, чистота узла и т.д.).

Пример с sklearn:

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

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

Ключевые параметры:

• max_depth — ограничивает глубину дерева
• min_samples_split — минимальное количество образцов для разделения узла
• criterion — мера качества разбиения ('gini' или 'entropy')