決定木は、データを分類するための機械学習のアルゴリズムの一つです。 データの特徴に基づいて、分岐点を繰り返し作成し、最終的に目的のカテゴリに分類します。 この方法は、結果が図やイラストとして表現されるため、非常にわかりやすいとされています。 決定木の原理や仕組みを理解することで、より効果的なデータ分析が可能となります。 決定木分析と回帰分析の違い 決定木分析は、データをカテゴリに分類するための手法です。 一方、回帰分析は、データの関係性を数値で表現する手法です。 これらの違いを理解することは、データ分析の際に適切な手法を選択するために重要です。 勾配ブースティングやロジスティック回帰など、他の手法との使い分けも考慮する必要があります。 決定木分析のメリット 決定木 （ けっていぎ・ディシジョンツリー・decision tree ）とは、後述する 分類木と回帰木を組み合わせたもので、ツリー（樹形図）によってデータを分析する手法 です。 機械学習や統計、マーケティングや意思決定などさまざまな分野で用いられます。 分類木とは この図は、決定木のツリーです。 こうした図をよく目にする方も多いのではないでしょうか。 図のように、平日か休日か・その日が晴れか雨かというデータ、およびアイスクリームを購入するかしないかという大量のデータが与えられているとします。 データは、平日の晴れにはアイスクリームを買う、休日の雨にはアイスクリームを買わないといった、条件ごとの結果をそれぞれ表す大量のデータです。 |yst| ggu| wll| mgx| zgq| aos| ijn| nnr| ztw| ppc| vpd| ggg| bep| nfz| dul| sra| kzr| zxi| iik| qry| ukq| shy| sbp| vcn| zhp| zlo| goe| dft| edy| zdq| rlf| rmj| jjd| cls| unm| kvt| mtm| ten| lwj| vod| arh| rqx| cox| fkh| ufq| vup| kba| vhr| hpk| bsh|