6. Czym są drzewa decyzyjne i jak są używane w uczeniu maszynowym?

Drzewa decyzyjne to model uczenia maszynowego używany do klasyfikacji i regresji. Drzewo decyzyjne składa się z węzłów decyzyjnych, gałęzi i węzłów liści, które reprezentują decyzje i ich możliwe wyniki.

Jak działają drzewa decyzyjne:

1. Węzły decyzyjne: Reprezentują pytania lub testy na atrybutach danych.
2. Gałęzie: Reprezentują odpowiedzi na pytania i prowadzą do kolejnych węzłów lub liści.
3. Węzły liści: Reprezentują końcowe decyzje lub wartości przewidywane.

Przykład drzewa decyzyjnego: Załóżmy, że mamy dane o pogodzie i chcemy przewidzieć, czy zagrać w tenisa:

• Czy jest słonecznie? (tak/nie)
  • Tak: Czy wilgotność jest wysoka? (tak/nie)
    • Tak: Nie graj.
    • Nie: Graj.
  • Nie: Graj.

Zastosowania drzew decyzyjnych:

1. Klasyfikacja: Przewidywanie kategorii, takich jak diagnoza medyczna.
2. Regresja: Przewidywanie wartości liczbowych, takich jak ceny domów.
3. Analiza decyzji: Modelowanie i optymalizacja procesów decyzyjnych.

Drzewa decyzyjne są popularnym narzędziem w uczeniu maszynowym ze względu na ich prostotę i interpretowalność.