Какие существуют методы разбиения в алгоритмах построения решающих деревьев?

🔹Индекс Джини (Gini Impurity)
Используется для задач классификации. Он измеряет вероятность того, что случайно выбранный объект будет неправильно классифицирован. Чем ниже значение индекса Джини, тем «чище» разбиение.

🔹Информационный прирост (Information Gain)
Он измеряет то, как снижается энтропия (степень неопределённости) после разбиения данных. Этот метод помогает выбрать наилучший признак для разбиения в задачах классификации.

🔹Дисперсия (Variance)
Для задач регрессии, где целевая переменная является непрерывной, используется метод дисперсии. Цель — минимизировать разброс значений целевой переменной в подмножествах после разбиения.

#машинное_обучение