ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ (DecisionTreeClassifier) | МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Курсы на платформе Stepik: Вопросы, на которые найдем ответы в этом видео: Что такое дерево решений? Как дерево решений обучается? Какой функционал качества в дереве решений? 0:00 Вводная 0:25 Датасет на сегодня 1:29 Что такое дерево решений простым языком 2:26 Обучение DecisionTreeClassifier из sklearn'a 2:42 Визуализация дерева решений 2:49 Узел, нода, вершина в дереве решений 3:02 Разбиение в дереве решений 3:19 Листы (конечный узел) в дереве решений 3:50 Резюме по структуре дерева решений 4:05 Какие вопросы задает дерево решений 4:36 Какие вопросы нельзя задавать в дереве решений 4:51 Продолжаем искать вопросы 6:17 Функционал качества в дереве решений 6:22 Прирост информации Information gain 7:36 Критерий информативности в дереве решений 7:55 Критерий информативности Энтропия 8:21 Критерий информативности Джини 8:39 В чем смысл энтропии в дереве решений 9:17 Подсчет энтропии в исходной выборке 10:17 Разбиение данных на две подвыборки 10:26 Подсчет энтропии в левой выборке 11:01 Подсчет энтропии в правой выборке 11:44 Подсчет прироста информации первого вопроса 12:28 Подсчет прироста информации второго вопроса 13:56 Резюме подсчете прироста информации по вопросам 14:31 Как еще можно искать вопросы в дереве 15:39 Процесс построения дерева решений 17:29 Где практиковаться по дереву решений 18:36 Резюме занятия