В сфере машинного обучения деревья решений всегда были популярны из-за своей наглядности и эффективности. Недавно команда ученых из Стэнфордского университета представила новый подход к их построению, основанный на Байесовском методе.
Подробнее о деревьях решений: Это структурированные алгоритмы, которые разделяют набор данных на подмножества по определенным признакам. Каждая «ветвь» дерева представляет собой решение на основе конкретного параметра, а «листья» — конечные выводы. Использоваться такие схемы могут для классификации вводных и предсказания числовых значений.
В чем новизна? В своей работе ученые ввели концепцию MAPTree. Этот
Источник: SecurityLab