5 ML: Дерева рішень скачать в хорошем качестве

5 ML: Дерева рішень

У цьому відео ми розглянемо класифікацію та детально зосередимось на одному з найнаочніших алгоритмів машинного навчання — деревах прийняття рішень (Decision Tree). Ви зрозумієте, як модель будує логіку прийняття рішень, крок за кроком розбиваючи дані на класи. Ми розберемо структуру дерева рішень, процес його побудови та принципи вибору атрибуту розбиття. Окрему увагу приділимо критеріям зупинення алгоритму, методам відсікання гілок (pruning) та перетворенню дерева у набір зрозумілих правил, які легко інтерпретувати. Також навчимося коректно ставити задачу класифікації та аналізувати результати роботи моделі на практичних прикладах. Усі ключові етапи алгоритму демонструються на практиці в Google Colab: реалізація Decision Tree на Python, візуалізація дерева, аналіз якості класифікації. Додаткові матеріали з роботи в Google Colab, запуску коду та структури ноутбуків доступні в окремому відео курсу    • Машинне навчання з Google Colab