Термин «деревовидный алгоритм» относится к классу алгоритмов, основанных на древовидных структурах. Эти алгоритмы широко используются в различных областях, включая машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и информатику. Вот несколько примеров древовидных алгоритмов:

1. Дерево решений. Деревья решений – это популярный тип древовидного алгоритма, используемый в машинном обучении и интеллектуальном анализе данных. Они рекурсивно разделяют входное пространство на основе значений признаков для принятия решений или прогнозов.

2. Случайный лес. Случайный лес — это ансамблевый метод обучения, который объединяет несколько деревьев решений для прогнозирования. Он может обрабатывать большие наборы данных и известен своей надежностью и точностью.

3. Повышение градиента. Повышение градиента – это еще один ансамблевый метод, который объединяет несколько слабых деревьев решений для создания сильной прогнозирующей модели. Он итеративно строит деревья, концентрируясь на образцах, которые были плохо предсказаны предыдущими деревьями.

4. Кластеризация на основе дерева. Алгоритмы кластеризации на основе дерева, такие как иерархическая кластеризация и BIRCH (сбалансированное итеративное сокращение и кластеризация с использованием иерархий), организуют данные в иерархическую древовидную структуру на основе показателей сходства или расстояния.

5. CART (деревья классификации и регрессии): CART — это универсальный алгоритм, используемый как для задач классификации, так и для задач регрессии. Он строит двоичные деревья решений путем рекурсивного разделения данных на основе значений признаков.

6. ID3 (итеративный дихотомизатор 3): ID3 — это классический алгоритм дерева решений, который строит деревья с использованием жадного подхода. Он выбирает лучший атрибут для разделения данных на каждом узле на основе показателей получения информации или энтропии.

7. C4.5: C4.5 является расширением ID3 и устраняет некоторые его ограничения. Он использует коэффициент прироста информации для выбора наилучшего атрибута для разделения и может обрабатывать как дискретные, так и непрерывные атрибуты.

8. XGBoost: XGBoost — это оптимизированная среда повышения градиента, завоевавшая популярность на соревнованиях по машинному обучению. Он включает в себя методы регуляризации и параллельную обработку для повышения производительности.

9. Деревья условного вывода. Деревья условного вывода — это деревья решений, построенные с использованием статистических тестов, таких как хи-квадрат или точный критерий Фишера, для определения значимости разбиений.

10. M5: M5 — это алгоритм на основе правил, сочетающий в себе деревья решений и модели регрессии. Он генерирует набор правил путем рекурсивного построения деревьев решений, а затем уточняет их с помощью линейной регрессии.