機械学習による決定木分析　ごく簡単な解説

機械学習をする方法はさまざまある。

代表的な方法は決定木分析である。

そもそも決定木とは何か？

基本的なことをごく簡単に解説。

 

• 決定木とは何か？
• 決定木の作り方の基本は？
• 機械学習で決定木を作るには？
• まとめ

決定木とは何か？

決定木とは意思決定に使う、いくつもの枝分かれをする図のこと。

膨大なデータを使って、決定木のモデルを作るのは、データマイニングの世界でよく行われている方法。

決定木は、古典的で基本的な方法。

 

決定木の作り方の基本は？

データの種類によって木の作り方が2つに分かれる。

一つは分類変数を使う、分類木。

男女とか、有無とか、好き嫌いとか、カテゴリに分類できる変数を使う方法。

もう一つは連続変数を使う、回帰木。

年齢とか、血圧とか、金額とか、連続的に変化する変数を使う方法。

 

機械学習で決定木を作るには？

機械学習とは、

1. データセットを学習セットとテストセットに分ける
2. 学習セットで作ったモデルが、テストセットでも当てはまるかを確認する
3. モデルが汎用性をもって使えるかを確認する

方法である。

決定木の場合は、学習セットで作成した決定木が、テストセットでも通用するか確認するのが、決定木の機械学習ということになる。

 

まとめ

概念をごく簡単に紹介した。