📦 Модель может работать, давать высокую точность и при этом оставаться «чёрным ящиком». Но когда качество падает или признаки начинают влиять на результат неожиданным образом, важно понимать, что происходит под капотом.
Один из ключевых вопросов в машинном обучении: почему дерево решений выбирает именно этот признак для первого разбиения? И как понять, какие данные действительно дают модели полезную информацию?
🦾 Ответ лежит в двух фундаментальных концепциях: энтропии и информационном выигрыше (Information Gain):
• Энтропия помогает измерить уровень неопределенности в данных: насколько классы перемешаны внутри набора.
• Information Gain показывает, какой признак сильнее всего снижает эту неопределённость после разбиения.
Именно благодаря этим метрикам дерево решений выбирает признаки, строит ветви и постепенно приближается к целевому прогнозу.
Понимание этих принципов помогает инженеру машинного обучения не просто запускать готовые алгоритмы, а видеть логику модели: почему она принимает конкретные решения и как улучшать качество обучения.
➡ Если хотите разобраться, как работают деревья решений на практике и применить этот алгоритм к реальной задаче классификации, приходите на открытый вебинар «Дерево решений — простой и интерпретируемый ML-алгоритм»: https://vk.cc/d1KLzK
📅 23 сентября в 18:00
Урок проходит в рамках старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень»
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Один из ключевых вопросов в машинном обучении: почему дерево решений выбирает именно этот признак для первого разбиения? И как понять, какие данные действительно дают модели полезную информацию?
🦾 Ответ лежит в двух фундаментальных концепциях: энтропии и информационном выигрыше (Information Gain):
• Энтропия помогает измерить уровень неопределенности в данных: насколько классы перемешаны внутри набора.
• Information Gain показывает, какой признак сильнее всего снижает эту неопределённость после разбиения.
Именно благодаря этим метрикам дерево решений выбирает признаки, строит ветви и постепенно приближается к целевому прогнозу.
Понимание этих принципов помогает инженеру машинного обучения не просто запускать готовые алгоритмы, а видеть логику модели: почему она принимает конкретные решения и как улучшать качество обучения.
➡ Если хотите разобраться, как работают деревья решений на практике и применить этот алгоритм к реальной задаче классификации, приходите на открытый вебинар «Дерево решений — простой и интерпретируемый ML-алгоритм»: https://vk.cc/d1KLzK
📅 23 сентября в 18:00
Урок проходит в рамках старта курса «Машинное обучение. Продвинутый уровень»
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576