1. Реальный мир так работает
Когда ты обучил модель в sklearn, её нужно куда-то сохранить. Варианты:
- pickle — бинарный формат Python (непрозрачный, небезопасный)
- JSON/YAML — текстовый, читаемый, универсальный
Большинство современных ML-фреймворков (XGBoost, LightGBM, CatBoost) экспортируют модели именно в JSON. Это стандарт индустрии.
2. Понимание = контроль
Если ты можешь:
- прочитать JSON-дерево
- пройти по нему вручную
- предсказать класс без sklearn
...значит, ты понимаешь, что делает алгоритм, а не просто вызываешь .fit() и .predict() как магию.
3. Отладка и интерпретация
В реальных проектах часто нужно:
- понять, почему модель приняла такое решение
- найти ошибку в дереве
- визуализировать структуру
- объяснить заказчику, как работает модель
Всё это требует умения работать со структурой дерева напрямую.
4. Переносимость
JSON-дерево можно:
- загрузить в другой язык (JavaScript, Go, Rust)
- встроить в мобильное приложение
- использовать без Python вообще
Если вы не знакомы с форматов JSON, то изучите сначала
раздел учебника, посвященный данному формату
Для считывания входных данных в следующих задачах используйте код
import sys
data = json.loads(sys.stdin.read())