Как обучается дерево решений для регрессии. Decision Tree Regressor.

Описание

Деревья решений позволяют построить предсказания для задач на табличных данных. В этом видео рассмотрим, как формируется дерево решений для задачи регрессии - задача машинного обучения, где предсказывается вещественная величина.

Курсы на платформе Stepik:
1. Библиотеки Python для Data Science https://stepik.org/a/129105
2. Введение в нейронные сети (Keras/Tensorflow) https://stepik.org/a/127274


Презентация из видео:
https://docs.google.com/presentation/d/18kQkjaLeEg9pE4aQjVguOMqOjhRTO5kyuvWRAoafh1I

Ноутбук из видео:
https://colab.research.google.com/drive/1AF5iURw-R0hPejwxWLi2VspI2BJrCsvl

0:00 Знакомство с данными
0:48 Обучение дерева решений из sklearn'a
1:11 Общее представление дерева решений
1:56 В какую игру играет дерево
2:45 Визуализация обученного дерева
4:14 Средне-квадратичная ошибка
5:37 Первый вопрос дерева
6:21 Корневой узел
7:30 Левая подвыборка
8:22 Правая подвыборка
9:16 Прирост информации
10:44 Второй вопрос от дерева
11:04 Корневой узел
11:45 Левая подвыборка
12:14 Правая подвыборка
12:44 Прирост информации
13:37 Какой вопрос лучше
14:20 Обобщение выращивания дерева
14:57 Процесс построения дерева
18:50 Резюме