Cart - Nhãn - NZQIRC https://nzqirc.xyz/tags/cart/ Cart - Nhãn - NZQIRC Hugo -- gohugo.ioviThis work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.Sun, 30 Aug 2026 16:00:00 +0700 Chỉ số Gini (Gini Impurity): Đo độ hỗn tạp từ một trò chơi xác suất https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/gini-impurity/ Sun, 30 Aug 2026 16:00:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/gini-impurity/ Khi thuật toán cây phân loại CART (Classification and Regression Trees) đứng trước một tập dữ liệu, nhiệm vụ cốt lõi của nó là tìm ra một câu hỏi dạng $x_j \le s$ để tách các quan sát thành hai nhánh sao cho dữ liệu ở mỗi nhánh trở nên “ngăn nắp” hơn nút ban đầu.

Để máy tính tự động chọn được đặc trưng $x_j$ và ngưỡng chia $s$ tối ưu, ta cần một con số cụ thể trả lời câu hỏi: Nút này đang thuần khiết hay đang hỗn loạn, xáo trộn?

]]> Cây quyết định (Decision Tree): Một câu hỏi chia đôi dữ liệu https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/decision-tree/ Sun, 30 Aug 2026 13:00:00 +0700 Du Mã https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/decision-tree/ Một cây quyết định học bằng cách đặt liên tiếp những câu hỏi đơn giản. Chẳng hạn, với một hồ sơ tín dụng, cây có thể hỏi “tỷ lệ nợ có vượt 40% không?”, rồi ở mỗi nhánh lại hỏi thêm về thu nhập hoặc lịch sử trả nợ. Đi hết một đường từ gốc tới lá, ta nhận được một dự đoán.

Sự đơn giản này dễ tạo cảm giác rằng cây chỉ là một sơ đồ if–else được viết bằng tay. Điểm khác biệt nằm ở chỗ dữ liệu quyết định câu hỏi nào được đặt, đặt ở đâu và khi nào dừng lại. Bài viết sẽ đi từ một phép chia duy nhất tới toàn bộ cây, sau đó chỉ ra vì sao một cây đơn thường được dùng làm viên gạch cơ sở cho Random Forest.

]]>