Лекция 21. Деревья решений

00:26 - постановка задачи 04:31 - идея решающих деревьев 07:12 - примеры 16:44 - типы вершин 18:35 - обучение деревьев решений 27:31 - правило разбиения 34:20 - показатели неоднородности 35:06 - для задач регрессии 37:29 - для задач классификации 44:53 - примеры 51:29 - ветвление вершин 58:27 - сложность алгоритма разбиения вершин 01:00:26 - важность признаков 01:04:50 - модификации 01:09:11 - недообучение и переобучение деревьев 01:13:30 - критерии останова и прогнозные значения 01:20:26 - локальные модели в листах 01:21:00 - выбор гиперпараметров 01:23:04 - преимущества деревьев 01:28:46 - недостатки 01:33:00 - сопоставление с другими алгоритмами 01:35:23 - работа с переобучением 01:38:01 - обрезка дерева 01:43:29 - примеры