Kas yra šakų skirstymo kriterijus medžiuose?

Sprendimų medžių šakų kriterijus yra matas arba taisyklė, pagal kurią pasirenkama savybė ir reikšmė duomenų skirstymui į pogrupius kiekviename medžio mazge. Tikslas yra maksimaliai padidinti gautų pogrupių homogeniškumą (grynumą), siekiant pagerinti klasifikacijos ar regresijos kokybę.

Pavyzdžiai šakų kriterijų:

• Gini indeksas (Gini impurity) — matuoja tikimybę neteisingai klasifikuoti atsitiktinai pasirinktą objektą iš rinkinio.
• Informacijos pelnas (Information Gain) — matuoja neapibrėžtumo sumažėjimą po skirstymo.
• Neteisingos klasifikacijos klaida (Misclassification error) — neteisingai klasifikuotų objektų dalis.

Kriterijaus pasirinkimas įtakoja medžio struktūrą ir modelio kokybę. Pavyzdžiui, CART algoritme dažnai naudojamas Gini indeksas, o ID3 — informacijos pelnas.