#40. Решающие деревья в задачах регрессии. Алгоритм CART | Машинное обучение

Принцип использования решающих деревьев в задачах регрессии. Реализация решающих деревьев с помощью пакета Scikit Learn языка Python на основе классов DecisionTreeClassifier и DecisionTreeRegressor.

[KateBogdanovich]

@selfedu Я правильно понимаю, что value = 0.864 - это и есть bv ? Которое в свою очередь равно среднему арифметическому целевых меток объектов, попавших в ЛИСТОВУЮ ВЕРШИНУ, т.е. yi/10 для крайней листовой вершины в данном дереве?

[YbisZX]

@selfedu А как в логических алгоритмамх на практике подбирается способ деления в вершине (признак и порог)? Не перебором же всех вариантов с проверкой выигрыша? Или именно перебором, так как признаков немного и глубина дерева невелика?

[lupapupa]

Добрый день, а сколько всего роликов планируется на эту тему?

[James]

Сергей, здравствуйте! А Вы даёте частные консультации?

[Явсебудуотрицать]

встречались ли вам soft и hard деревья?

[artemivanov]

я правильно понимаю что без знаний математики, научиться создавать нейронные сети нереально?

[ДмитрийСафронов-ръ]

Сорян..но курс Никакой..хоть и хвалят его..Но в чем суть??? куча формул и без применения на реальных данных и реальных задачах.!!! одна теория и виде формул и графиков...Где работа с реальными инструментами? JupyterNotebook? Pandas?numpy? Где хоть один пример работы с датасетом ? хотя бы тренировочный???? Как чистятся данные? как масштабируются? для кого рассчитан курс? Человек просмотрев более 40ка видео нинаучится ничему..просто может быть запомнит пару формул...уууууу....