складність 2/5
Decision tree
Визначення
Модель, що прогнозує, ставлячи послідовність запитань «так/ні» про ознаки й розбиваючи дані на кожній відповіді, доки не дійде до листка з прогнозом.
Початкова сторінка Що спирається на неї — на мапі
Формула
Інтуїція
Блок-схема, вивчена з даних. Чи дохід вищий за 50 тисяч? Якщо так, чи вік менший за 30? Якщо ні, чи акаунту більше ніж два роки? Пройдіть відповідями вниз до листка — і листок містить прогноз.
Моделлю, а не написаним вручну збірником правил, це робить те, що запитання обираються автоматично: у кожному вузлі алгоритм перебирає кожну ознаку й кожен поріг у пошуку розбиття, яке найкраще розділяє класи.
Формальне визначення
Як це працює
Де застосовується
Чому і коли
Практичний приклад
Типові помилки
Перевірте себе
3 запитання
Запитання до цієї сторінки входять у доступ. Їх перевіряє сервер, тож відповіді лишаються там, доки ви не дасте свою.
На шпаргалці: Tree ensembles →
Джерела
- scikit-learn User Guide — Decision Treesdocs · звірено 2026-08-31https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html
- Deep Learning (2016)book · звірено 2026-10-07https://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html
- scikit-learn — DecisionTreeClassifierdocs · звірено 2026-10-07https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.tree.DecisionTreeClassifier.html