アルゴリズム の 決定木に関する解説。

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決定木

読み方、または別称:けっていぎ

決定木(けっていぎ、decision tre)とは、一言でいうと決定を行うためのグラフである。また、計画を立案し、目標に到達するために用いられている。これらは決定理論の分野において用いられており、意思決定を助ける目的として、「決定木」が必要となる。よって、決定木は木構造の特別な形でもある。
機械学習分野においては、決定木は予測モデルであり、ある事項に対する監察結果から、目標値に関する結論へと導く。内部節点は変数に対応し、子節点へは変数の取り得る値を示している。
決定木には、他にも「回帰木」と「分類木」の2つの呼び名がある。前者は、分類ではなく実数値を取る関数の近似に用いられ、後者はyが分類変数の場合、性別や試合の結果などに用いられる。また、決定木学習もくだけた言い方で“決定木”と呼ぶ。
これはデータから決定木を作る機械学習の手法のことで、データマイニングでよく用いられる。この場合、葉が分類を表し、枝がその分類に至るまでの特徴の集まりを表す。

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