Представь, что у тебя есть корзина с фруктами разных видов, и ты хочешь научиться отличать их друг от друга. Чтобы это сделать, ты можешь задавать себе вопросы о каждом фрукте, например, "Этот фрукт круглый или овальный?", "Этот фрукт красного цвета или зеленого?" и т.д. Каждый раз ты делаешь выбор между двумя или более вариантами ответа на вопрос и движешься дальше по дереву в соответствии с выбранным ответом, пока не дойдешь до того момента, когда сможешь точно определить, какой фрукт тебе попался в руки.

Точно так же работает алгоритм деревьев решений. Он задает вопросы о характеристиках объектов, которые нужно классифицировать, и на основе ответов на эти вопросы принимает решения о классификации. В результате получается дерево, в котором каждый узел представляет собой вопрос, а листья - конечные решения. Например, алгоритм деревьев решений может помочь классифицировать пациентов на группы с высоким и низким риском заболевания на основе их возраста, роста, веса и других характеристик.
ลองจินตนาการว่าคุณมีตะกร้าผลไม้หลากหลายชนิด และต้องการเรียนรู้วิธีแยกแยะผลไม้แต่ละชนิดออกจากกัน ในการทำเช่นนี้ คุณสามารถถามตัวเองเกี่ยวกับผลไม้แต่ละชนิด เช่น “ผลไม้นี้กลมหรือรูปไข่?” “ผลไม้สีแดงหรือสีเขียว?” ฯลฯ แต่ละครั้งที่คุณเลือกระหว่างสองตัวเลือกขึ้นไปในการตอบคำถามและเดินไปตามต้นไม้ตามคำตอบที่เลือก จนกว่าคุณจะถึงช่วงเวลาที่คุณสามารถระบุได้อย่างแม่นยำว่าคุณเจอผลไม้ชนิดใด อัลกอริธึมแผนผังการตัดสินใจทำงานในลักษณะเดียวกันทุกประการ ถามคำถามเกี่ยวกับลักษณะของวัตถุที่จะจำแนกประเภท และตัดสินใจจำแนกประเภทตามคำตอบของคำถามเหล่านี้ ผลลัพธ์ที่ได้คือแผนผังต้นไม้ซึ่งแต่ละโหนดแทนคำถาม และใบไม้แทนวิธีแก้ปัญหาขั้นสุดท้าย ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมแบบแผนผังการตัดสินใจสามารถช่วยจำแนกผู้ป่วยออกเป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงและมีความเสี่ยงต่ำตามอายุ ส่วนสูง น้ำหนัก และลักษณะอื่น ๆ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence