Как строятся деревья решений

Деревья решений строятся рекурсивно, разбивая данные на подмножества по признакам, максимизирующим информативность (например, через энтропию или индекс Джини). Алгоритм выбирает лучший признак для разделения, повторяет процесс для подмножеств, пока не выполнится критерий остановки (максимальная глубина, минимальное количество образцов в листе 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:

• criterion: метрика разделения ("gini" или "entropy")
• max_depth: ограничение глубины дерева
• min_samples_split: минимальное количество образцов для разделения узла