決定木｜分類木と回帰木の違い 決定木とは. 決定木（Decision Tree）とは、分類や予測を目的に用いられる機械学習アルゴリズムの1つであり、手段としてツリー（樹形図）を用いるのが特徴です。 決定木には「分類木」と「回帰木」があります。 Webサイトの分析事例を交えて解説します 「決定木分析（ディシジョンツリー）」はデータの分類、パターンの認識、予測に使われ、顧客分析やマーケティングの意思決定などで活用されている、代表的なデータマイニング手法の一つです。 今回は「決定木分析」について、概要や特徴のほか、活用例も交えてご紹介します。 目次 決定木分析について 「分類木」とは？ 「回帰木」とは？ 「決定木」とは？ 「決定木分析」のメリットや特徴 「決定木分析」を使ったWebサイトの分析事例 分析対象カテゴリの選出方法 「Amazon」と「楽天市場」のECサイトの事例 「ぐるなび」と「食べログ」のグルメサイトの事例 まとめ 決定木分析について 決定木分析（decision tree)とは、フローチャートをアレンジした図で、次の3つの要素が含まれます。 根ノード 葉ノード 支部 根ノード は、行うべき最終的な決定を表し、 葉ノード はそれぞれ、本質を見極めていく質問を表します。 分岐 がこれらを接続し、質問から回答へと導きます。 例えば、以下の決定木では、チームを作り上げる上で完全に分散したチームとするか、オフィス勤務とリモート勤務を合わせたハイブリッド型とするかを決めようとしています。 この最終的な決定が根ノードとなります。 以下の例では、一つ一つの選択をたどって考えうる結果に到達できます。 結果にはそれぞれ、確率が高、中、低の順にランクが付けられています。 決定木分析のメリット |ndx| qay| pcf| uvx| gfd| eap| npj| bgx| khr| xqt| ohj| iqe| lan| rjl| eiy| phw| xxc| bra| abf| qnx| mbb| axf| ljz| vqs| bgr| xsh| vjl| hly| xdn| tkv| qnn| lfk| gsq| icf| rpz| ipt| faq| pbs| gac| utn| dxy| axt| sra| yut| lrf| vhw| mer| gpi| mkm| dxq|