#37. Критерии качества для построения решающих деревьев | Машинное обучение

Описание к видео #37. Критерии качества для построения решающих деревьев | Машинное обучение

Принципы построения решающих деревьев. Понятие impurity (информативности) и информационного выигрыша (information gain) для выбора наилучших признаков и порогов для предикатов.

Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/ml
Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu

Комментарии

Информация по комментариям в разработке