Jak na rozhodovací stromy
Rozhodovací stromy jsou rozšířeným a užitečným nástrojem strojového učení určeným pro úlohy klasifikace a predikce. Princip klasifikace funguje tím způsobem, že ke všem existujícím datovým záznamům (zákazníkům, návštěvníkům, produktům, dnům, ...) zvolíme jeden cílový atribut (label), zpravidla v binární podobě Ano / Ne (1/0) - například zda od nás zákazník odešel nebo zda u nás stále nakupuje. Rozhodovací strom se poté “naučí”, jaké kombinace ostatních zákaznických atributů v datech (např. čas od posledního nákupu, věk, preferovaná produktová kategorie, počet nákupů atd.) vedou k tomu, zda nás zákazník opustil nebo ne. Více