Просмотр исходного текста страницы Дерево принятия решений

'''Дерево принятия решений''' (Desicion Tree), '''Дерево классификации''' или '''Регрессионное дерево''' - средство [[Анализ компромиссов|поддержки принятия решений]], использующееся в [[Статистика|статистике]] и анализе данных для прогнозных моделей. Структура дерева представляет собой «листья» и «ветки». На ребрах («ветках») дерева решения записаны атрибуты, от которых зависит целевая функция, в «листьях» записаны значения целевой функции, а в остальных узлах — атрибуты, по которым различаются случаи. Чтобы классифицировать новый случай, надо спуститься по дереву до листа и выдать соответствующее значение. Подобные деревья решений широко используются в интеллектуальном анализе данных. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая предсказывает значение целевой переменной на основе нескольких переменных на входе.

== Основные определения ==
Дерево решений состоит из трёх типов узлов:
* ''Узлы решения'' — обычно представлены квадратами
* ''Вероятностные узлы'' — представляются в виде круга
* ''Замыкающие узлы'' — представляются в виде треугольника

== Типология деревьев == 
Деревья решений, используемые в [[Data Mining]], бывают двух основных типов:
* '''Анализ дерева классификации''', когда предсказываемый результат является классом, к которому принадлежат данные;
* '''Регрессионный анализ дерева''', когда предсказанный результат можно рассматривать как вещественное число (например, цена на дом, или продолжительность пребывания пациента в больнице).

== См. также ==
* [[Анализ дерева решений]]

[[Категория: Концепции]]
[[Категория:Методы оценивания]]