August 2018
Intermediate to advanced
528 pages
17h 44m
Polish
Drzewa decyzyjne (ang. decision trees), podobnie jak maszyny wektorów nośnych, stanowią wszechstronne algorytmy uczenia maszynowego, służące zarówno do zadań klasyfikacji, jak i regresji, a nawet do operacji wielowyjściowych. Uzyskujemy za ich pomocą potężne modele zdolne do uczenia się wobec złożonych zbiorów danych. Na przykład w rozdziale 2. wyuczyliśmy model DecisionTreeRegressor wobec zbioru danych California Housing i uzyskaliśmy doskonałe wyniki (w rzeczywistości wręcz przetrenowaliśmy ten model).
Drzewa decyzyjne są również elementami składowymi losowych lasów (patrz rozdział 7.), czyli obecnie jednych z najlepszych algorytmów uczenia maszynowego.
W tym rozdziale zaczniemy od omówienia procesu uczenia drzew ...