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DecisionTree

決定木

Decision Tree

概要(教師あり|分類・回帰)

決定木は、対象がどのカテゴリー(名義尺度)に属するかを予測する「クラス分類(教師あり学習)」の代表的な手法の一つで、条件分岐によってグループを分割します。意志決定の参考となる情報を得るためのグラフとなるもので、文字どおり、幹から枝葉へと向かう樹木のような有向グラフになります。例えば、運動会の実施か延期かの意思決定を行うのに、説明変数(入力データ)として、天候、気温、湿度、風速といったものを与え、目的変数(分類結果)には、「実施する」、「実施しない」といった目的変数が設定されます。

プログラム例(分類)

以下に、決定木のサンプルを掲載しています。データ全体を、訓練データとテストデータに分けて機械学習を行っています。
 ipynb(JupyterNotebook)形式で、GitHubに置いていますが、レンダリングがタイムアウトする場合は、下の nbviewer 経由でご覧下さい。




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Last-modified: 2020-07-08 (水) 12:56:34