Вам интересно, как машины могут делать точные прогнозы и решения? Машинное обучение использует дерево решений, чтобы делать точные прогнозы и принимать решения. CART — это мощный метод машинного обучения, который позволяет дереву решений эффективно обучаться на большом наборе данных. Древо решений Дерево решений (DT) представляет собой древовидный граф для отображения решений и их результатов. Его можно использовать как для категоризации, так и для регрессии. Он имеет..

CART означает «Дерево классификации и регрессии», которое представляет собой хорошо известный алгоритм дерева решений, применимый как к классификации, так и к регрессии. CART использует индекс Джини для выбора признаков разделения. Пусть pₖ обозначает долю k-го класса в текущем наборе данных D , где k = 1, 2,…,| Y |. Тогда значение Джини набора данных D определяется как Интуитивно понятно, что Gini(D) представляет вероятность того, что две выборки, которые мы случайно..