Когда я впервые столкнулся с задачей построения дерева решений, одним из наиболее важных шагов было оценить целевую переменную; Зачем это нужно? Целевая переменная ⎼ это то, что мы пытаемся предсказать с помощью дерева решений. Это может быть любой параметр, который нам интересен ― от бинарной классификации до предсказания числового значения. Для оценки целевой переменной я использовал различные методы, в зависимости от типа переменной. Если целевая переменная является бинарной (т.е. она может принимать только два значения, например ″да″ или ″нет″), то я использовал методы бинарной классификации. Один из таких методов ⎼ логистическая регрессия. Она позволяет предсказывать вероятность принадлежности объекта к одному из классов. Я обучал модель на обучающей выборке, а затем применял ее к тестовой выборке, чтобы оценить качество предсказаний. Еще одним методом, который я использовал, было дерево решений. Здесь целевая переменная уже является категориальной, то есть может принимать несколько значений. Дерево решений строится по принципу ″разбиения″ выборки на более чистые подвыборки с помощью разделения переменных на определенные значения. Для оценки качества предсказания я использовал метрики такие, как точность (accuracy) или коэффициент Джини (Gini index). Также важно оценить целевую переменную, если она является числовой (например, предсказание стоимости или возраста). В данном случае я использовал методы регрессии. Один из них ⎼ линейная регрессия, которая строит линейную функцию, которая наилучшим образом предсказывает значения целевой переменной на основе имеющихся признаков.
Комбинированные методы, такие как случайный лес или градиентный бустинг, также широко используются для оценки целевой переменной. Они объединяют несколько моделей, чтобы достичь лучшего качества предсказаний.
Итак, для оценки целевой переменной при построении дерева решений необходимо выбрать соответствующий метод в зависимости от типа переменной ― бинарной, категориальной или числовой. При оценке качества предсказаний можно использовать различные метрики, такие как точность, коэффициент Джини или среднеквадратическую ошибку. Комбинированные методы также могут дать более точные предсказания.