Візуальна лабораторія дерева рішень
Інтерактивний симулятор осьових розбиттів для бінарної класифікації.
Дерево рішень рекурсивно ділить дані на менші області. У цьому симуляторі кожен split осьовий і використовує x або y з порогом.
Кожен внутрішній вузол ставить правило типу x <= 22. Листові вузли дають ймовірності класу та фінальну мітку.
Для часток класів p_k, Gini impurity:
$$ G = 1 - \sum_k p_k^2 $$
Модель пробує кандидати split і обирає той, що мінімізує зважену impurity дочірніх вузлів.
- Maximum depth обмежує складність дерева.
- Minimum samples запобігає нестабільним мікро-розбиттям.
- Чисті листки (усі одного класу) зупиняються природно.
Менш глибокі дерева зазвичай краще узагальнюють, тоді як глибокі можуть overfit локальний шум.
- Додайте точки для класів A і B або завантажте demo pattern.
- Тренуйте з різними max depth / min samples.
- Спостерігайте межі регіонів, текстові правила дерева та логи split.
- Порівнюйте прості та складні дерева щодо інтерпретованості й якості fit.
Клікніть по полотну, щоб додати зразки в клітинки сітки, потім train для генерації правил split і зон рішень.
Model Info
Points: 0 A | 0 B
Last Split Score: -