1. Что представляет собой дерево решений и как оно используется для классификации и регрессии?

2. Из каких основных элементов состоит дерево решений и какую функцию выполняет каждый из них?

3. Что такое индекс Джини и как он используется при выборе оптимального разбиения данных?

4. Почему деревья решений склонны к переобучению и какие параметры позволяют ограничить их сложность?

5. В чём заключаются основные преимущества и недостатки деревьев решений по сравнению с линейными моделями?