Подробное описание деревьев решений для чайников Первым Выбором любого Учащегося во всем мире будет Могущественная Википедия. Вот определение Wiki для деревьев решений: « Дерево решений — это структура, подобная блок-схеме, в которой каждый внутренний узел представляет собой «проверку» атрибута (например, выпадает ли орел или решка при подбрасывании монеты), каждая ветвь представляет собой результат теста, и каждый конечный узел представляет собой метку класса (решение принимается после..

В мире машинного обучения регрессия дерева решений — это мощный алгоритм, используемый для прогнозирования числовых значений. Его простота и интерпретируемость делают его популярным выбором среди специалистов по данным. В этой статье мы углубимся в основы регрессии дерева решений, демистифицируя принципы ее работы на структурированном и простом языке. Оглавление Введение Регрессия дерева решений Практическая реализация регрессии дерева решений Преимущества регрессии дерева..

Постановка задачи Точное прогнозирование цен на жилье может помочь как потенциальным покупателям, так и продавцам жилья. Однако существует множество факторов, влияющих на стоимость дома, что делает ручную оценку сложной и ненадежной. В этой статье я описываю, как построить модель машинного обучения для прогнозирования цен на жилье на основе фактических данных о недвижимости. Технический стек В этом проекте я использовал Python в качестве языка программирования вместе со следующими..

Линейная регрессия — это метод прогнозирования зависимой переменной на основе значений независимой переменной. Его можно использовать в случаях, когда мы хотим предсказать некоторую непрерывную величину. Критерии выбора для использования линейной регрессии следующие: Возможности классификации и регрессии Качество данных Вычислительная сложность Понятно и прозрачно Различное использование линейной регрессии выглядит следующим образом: Оценка тенденций и продаж Анализ влияния..