Деревья решений. Теория

Деревья решений — один из самых популярных алгоритмов машинного обучения, который используется как в задачах классификации, так и в регрессии. В этом видео мы подробно разберем, как работают деревья решений, какие принципы лежат в основе их построения и какие критерии используются. Также поговорим о проблеме переобучения и методах её предотвращения. В следующем видео мы перейдем к практике и реализуем деревья решений на Python! Ключевые слова: деревья решений, машинное обучение, алгоритмы ML, Decision Tree, классификация, регрессия, энтропия, критерий Джини, переобучение, pruning, max depth, python ML, обучение моделей По вопросам обучения на курсах по технологиям Big Data, Kafka, Spark, Greenplum, AirFlow, NiFI, Hadoop, Data Science, нейронных сетей и машинного обучения приглашаем в нашу "Школу Больших Данных" https://bigdataschool.ru Обращаться по телефону: +7 (495) 41-41-121 +7 (995) 100-45-63 Чтобы не пропустить информацию о новых курсах, акциях и других событиях Школы Больших Данных, рекомендуем подписаться на нас в социальных сетях: Телеграм-канал: https://t.me/BigDataSchool_ru Вконтакте: https://vk.com/bdschool_mck Github: https://github.com/BigDataSchoolRU LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/bigdataschoolru/ Подписывайтесь и будьте в курсе всех интересных новинок мира Big Data вместе со Школой больших данных - https://www.bigdataschool.ru