Разработчики деревьев решений проектируют и реализуют алгоритмы деревьев решений, которые используются для решения задач классификации и регрессии в машинном обучении. Они анализируют большие массивы данных, выявляют релевантные признаки и разбивают данные на основе этих признаков для составления прогнозов. Кроме того, они решают такие задачи, как обрезка во избежание перебора, выбор оптимальной точки разбиения для повышения точности и визуализация структуры дерева для лучшего понимания. Они работают с другими методами машинного обучения и часто используют статистические методы для повышения эффективности моделей. Их цель - создать модели, способные принимать точные решения или делать прогнозы на основе данных.