Как обучается дерево решений для регрессии. Decision Tree Regressor.

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