mlcourse.ai . Лекция 3. Деревья принятия решений. Часть 2. Практика

• Обсуждение деревьев принятия решений, их работы с числовыми и категориальными признаками, а также их использования в задачах регрессии.  

• Упоминание о том, что деревья решений могут быть обобщены для задач регрессии.  

• Примеры использования деревьев принятия решений для предсказания возраста и регрессии.  

• Обсуждение сложности построения дерева решений и его интерпретации.  

• Преимущества: быстрое построение, интерпретируемость, обработка числовых и категориальных признаков.  

• Недостатки: не очень хорошо работают с экстраполяцией, требуют настройки гиперпараметров.  

• Обсуждение связи между энтропией и способностью к обобщению.  

• Интерполяция - это процесс, когда данные в области данных используются для прогнозирования значений за пределами этой области.  

• Экстраполяция - это процесс, когда данные за пределами области данных используются для прогнозирования значений внутри этой области.  

• Линейные модели хорошо работают с большими размерами, но деревья принятия решений могут быть лучше для интерполяции.  

• При использовании деревьев принятия решений, важно учитывать, что они могут плохо работать с большими размерами.  

• Разделение данных на обучающий и тестовый наборы.  

• Использование перекрестной проверки для настройки гиперпараметров и выбора объектов.  

• Оценка качества модели с помощью перекрестной проверки и проверки несогласия.  

• Использование классификатора дерева принятия решений для прогнозирования оттока клиентов.  

• Обсуждение важности настройки гиперпараметров для машинного обучения.  

• Использование перекрестной проверки для настройки параметров.  

• Рандомизированный поиск - эффективный способ настройки гиперпараметров.  

• Использование объекта grid search cv для проведения перекрестной проверки.  

• Настройка параметров дерева решений, таких как максимальная глубина и среднее значение выборки.  

• Использование стратифицированной перекрестной проверки для оценки точности модели.  

• Настройка параметров дерева решений с использованием перекрестной проверки.  

• Поиск оптимальных параметров с использованием диапазона значений.  

• Оценка перекрестной проверки с использованием дерева решений.  

• Оценка несогласных с использованием дерева решений.  

• Построение графиков зависимости точности от глубины максимальной глубины.  

• Сравнение точности перекрестной проверки и точности несогласных.  

• Автор строит график точности перекрестной проверки и точности "удержания" для разных значений максимальной глубины.  

• Кривые показывают, что некоторые значения максимальной глубины лучше других.  

• Автор использует модуль sklearn для экспорта дерева в точечный формат и его визуализации с помощью graphviz.  

• Дерево может быть визуализировано онлайн с помощью webgraph.  

• Автор показывает, как загрузить дерево из точечного файла в блокнот.  

• Дерево можно визуализировать в блокноте с помощью объекта stringio.  

• В видео обсуждается использование дерева принятия решений для анализа данных и прогнозирования поведения клиентов.  

• Дерево использует критерий Джини для определения количества минут в день, которые клиенты используют телефон.  

• В видео также обсуждаются различные функции, такие как международный тарифный план и полная дневная оплата, которые могут быть использованы для прогнозирования поведения клиентов.  

• В видео сравнивается точность дерева принятия решений с другими методами, такими как случайный лес.  

• Дерево принятия решений показывает точность около 94%, в то время как случайный лес может достичь точности до 96%.  

• В видео подчеркивается, что дерево принятия решений может быть предпочтительным выбором для бизнес-задач, где каждый процент точности имеет значение.