Привет, меня зовут Максим, и в своей работе я столкнулся с задачей прогнозирования оттока клиентов в компании. Для решения этой задачи я решил использовать как дерево принятия решений, так и логистическую регрессию. Однако, в процессе работы я обнаружил существенный недостаток деревьев принятия решений по сравнению с логистической регрессией.
Суть проблемы заключается в том, что деревья принятия решений неустойчивы к изменениям в обучающих данных. В моем случае, я решил добавить в обучающую выборку новые данные о клиентах, которые появились позже, чтобы улучшить предсказательную способность модели.
Однако, к моему удивлению, результаты предсказаний дерева дали совершенно иной результат после добавления новых данных. Модель начала делать значительно больше ошибок, и предсказания стали менее точными.
Я решил провести дополнительные исследования и выяснил, что деревья принятия решений чрезмерно подстраиваются под обучающие данные. Из-за этого, они могут запомнить лишние детали и шум в данных, что приводит к переобучению модели.
В отличие от деревьев, логистическая регрессия работает с весами, которые позволяют модели обобщать данные и не подстраиваться под них слишком сильно. Таким образом, логистическая регрессия более устойчива к новым данным и более точно предсказывает результаты.
Я сделал вывод, что при работе с данными, которые могут измениться или обновиться со временем, логистическая регрессия является предпочтительным методом. Она позволяет создать стабильную модель, которая будет давать схожие результаты на новых данных.