Аннотация:Решающие деревья и их композиции настраиваются на данные, используя глобальную информацию, находя области, разделяющие классы, сначала грубо - в первом приближении, затем все более и более точно. В противоположность этому метод ближайших соседей производит классификацию, используя только локальную информацию. В работе показано, как объединение глобального и локального подходов позволяет повысить точность классификации на примере задачи классификации типов лесных массивов, представленной на соревновании по машинному обучению на kaggle.com.