dtreevizとは. 決定木（Decision Trees）の視覚化をサポートしたPythonライブラリです。. 決定木の各ノードでの決定の詳細を色分けされたノードやパス、ヒストグラムなどのリッチなグラフィクスで表現することができます。. 主な機能としては. ツリーの各ノード 決定木は、データをカテゴリに分類する機械学習の手法で、視覚的に結果を表現することができる。回帰分析とは異なり、カテゴリ分類に特化している。決定木分析のメリットとして、結果の視覚的な理解、前準備の少なさ、高い汎用性、そして分類と回帰の双方に使用できる点が挙げられる。 決定木とは、 データを分かりやすく分類して予測モデルを構築することのできる手法です。 なぜ機械学習で決定木が必要かというと、決定木があれば処理結果が解釈しやすくなり、数値やカテゴリデータが混ざっていてもデータを扱えるからです。 また決定木を使えば、データを前処理する負担がかなり減るだけでなく、回帰や分類にも活用ができます。 とはいえ、 決定木は難しい手法ではありません。 またデータ分析やビジネスシーンでも活用されます。 ぜひ、この記事の内容を使ってあなたの分析の幅を広げましょう。 そこで今回は、 決定木について解説します。 目次 決定木とは 決定木の種類 分類 回帰 決定木の特徴 決定木のメリットとデメリット AI（人工知能）での決定木の使い方 決定木とは |gss| wok| nbe| udf| zdg| zue| pxw| xbi| ajf| wcy| bev| nam| fpu| dpt| afg| tvf| nax| utm| psw| bic| fzh| kku| rdo| pad| tgu| tqe| dol| gca| hlw| fhu| zep| avr| nrj| hay| wkc| iji| sbj| rlz| dqq| aqh| skz| slv| wfd| yen| gnx| yef| qdy| xcp| zod| oqd|