Mis on harudeerimise kriteerium puudel?

Otsustuspuu haru jagunemise kriteerium on mõõdik või reegel, mille alusel valitakse tunnus ja väärtus andmete jagamiseks alamrühmadeks iga puu sõlmes. Eesmärk on maksimeerida saadud alamrühmade homogeenilisust (puhtust), et parandada klassifikatsiooni või regressiooni kvaliteeti.

Näited jagunemise kriteeriumidest:

• Gini indeks (Gini impurity) — mõõdab tõenäosust, et juhuslikult valitud objekt rühmast on valesti klassifitseeritud.
• Informatsiooni kasum (Information Gain) — mõõdab ebakindluse vähenemist pärast jagunemist.
• Vigade klassifikatsioon (Misclassification error) — valesti klassifitseeritud objektide osakaal.

Kriteeriumi valik mõjutab puu struktuuri ja mudeli kvaliteeti. Näiteks CART algoritmis kasutatakse tavaliselt Gini indeksit, ID3-s aga informatsiooni kasumit.