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デシジョンツリー(決定木)とは?データ分析の基本概念をわかりやすく解説する

Explanation of IT Terms

デシジョンツリーとは?

デシジョンツリーは、機械学習やデータマイニングの分野でよく使われるモデルの一つです。単純に言うと、データを分類するための木構造のモデルです。分類問題や回帰問題を解くために用いられます。

デシジョンツリーでは、観測されたデータを元に、逐次的に最適な分岐点を選んでいきます。その結果得られた木構造を用いて、新たなデータを予測することができます。

デシジョンツリーのメリット

デシジョンツリーは、次のようなメリットがあります。

デシジョンツリーのアルゴリズム

デシジョンツリーのアルゴリズムには、ID3、C4.5、CARTなどがあります。ID3は情報利得を用い、C4.5は情報利得率を用い、CARTはジニ不純度を用います。

デシジョンツリーの課題

デシジョンツリーの課題として、過学習があります。モデルが複雑になるほど、訓練データに過剰に適合する可能性があります。また、特徴量が多すぎる場合や、カテゴリ変数が多い場合には扱いづらくなります。

まとめ

デシジョンツリーは、データ分析の基本概念の一つであり、解釈性が高く前処理が不要なメリットがある一方、過学習が起こる可能性や扱いづらさがあります。アルゴリズムによって、情報利得やジニ不純度などを用いて最適な分岐点が決定されます。データ分析において、デシジョンツリーを理解し効果的に使いこなすことが重要です。

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