Извлечение оптимизационных моделей из данных: подход на основе решающих деревьев и лесов

В статье разработаны два подхода к синтезу моделей выбора решений из данных. Первый подход предполагает синтез «слитной» модели — решающего дерева, реализующего одновременно и регрессию, и классификацию вариантов решений на допустимые и не являющиеся допустимыми. Второй подход предполагает раздельное построение дерева регрессии для аппроксимации целевой функции и дерева классификации для выделения допустимых вариантов решений.