Предположим, что у нас есть несколько транспортных средств: легковые и грузовые автомобили. Мы измеряем вес каждого транспортного средства и количество колес каждого транспортного средства. Мы также забываем пока, что легковые и грузовые автомобили выглядят по-разному. Как мы можем заставить алгоритм различать их?

Если вы еще этого не сделали, ознакомьтесь с этой статьей, чтобы понять машинное обучение, прежде чем мы продолжим: https://rhurbans.com/machine-learning-intuition/

Почти все автомобили имеют ровно четыре колеса, а многие большие грузовики имеют более четырех колес. Грузовики обычно тяжелее легковых автомобилей, но большой внедорожник может быть таким же тяжелым, как небольшой грузовик. Мы могли бы найти взаимосвязь между весом и количеством колес транспортных средств, чтобы предсказать, является ли транспортное средство легковым или грузовым. Здесь может быть полезно дерево решений.

Деревья решений — это структуры, которые описывают ряд решений, принимаемых для поиска решения проблемы. Таким образом, дерево решений может быть использовано для охвата вышеописанной логики. Давайте подумаем, как мы можем обучить модель классифицировать бриллианты.

Дерево решений включает в себя узлы решений и конечные узлы. Узел решения содержит задаваемый вопрос, положительные примеры, связанные с вопросом, и отрицательные примеры.

Дерево решений также включает конечные узлы, содержащие только список примеров. Это все примеры, которые были классифицированы правильно.

При построении дерева решений мы проверяем все возможные вопросы, чтобы определить, какой из них лучше всего задать в определенной точке дерева решений. Чтобы проверить вопрос, мы используем понятие энтропии — измерение неопределенности набора данных.

Если бы у нас было 5 бриллиантов Perfect и 5 бриллиантов Okay, и мы попытались бы выбрать бриллиант Perfect, выбрав случайным образом бриллиант из 10, каковы шансы, что бриллиант окажется Perfect?

Деревья решений — это простой, но мощный алгоритм машинного обучения. Чтобы узнать больше, см. Grokking AI Algorithms with Manning Publications: http://bit.ly/gaia-book, рассмотрите возможность подписаться на меня — @RishalHurbans или присоединитесь к моему списку рассылки для нечастых выпусков знаний: https://rhurbans. ком/подписаться.