Деревья решений особенно хорошо подходят для задач, где важно объяснение:
– скоринг пользователей – простые рекомендательные правила – предварительная фильтрация заявок – бизнес-правила с ML-адаптацией
В таких кейсах дерево часто выигрывает у более сложных моделей, даже если те дают немного лучшую метрику.
Итог
Практика показывает, что деревья решений – отличный мост между интуитивной логикой и машинным обучением. Реализация на чистом PHP помогает понять, что происходит внутри, а RubixML позволяет быстро применять эти идеи в реальных проектах без лишней математики и инфраструктуры.