デシジョン ツリーは、分類タスクと回帰タスクの両方に使用される一般的なアルゴリズムです。これらは、ターゲット変数を最もよく分離する特徴に基づいて、データをサブセットに再帰的に分割することによって機能します。
予測を行い、意思決定を行うための手順
1. ツリーの構築
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ルート ノード: データセット全体から始まります。
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特徴の選択: データをサブセットに分割するのに最適な特徴を選択します。 「最良の」特徴は基準 (Gini 不純度や情報利得など) によって決定されます。
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分割: 選択した特徴の値に基づいてデータをサブセットに分割します。
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再帰的分割: サブセットごとにこのプロセスを継続し、特定の停止基準が満たされるまで (最大深度に達するかサンプルが少なすぎるなど)、ブランチまたはノードを作成します。
2. 意思決定と予測
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走査: 新しいデータの予測を行う場合、そのデータ ポイントの特徴の値に基づいてツリーを走査します。
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ノード評価: 各ノードで、しきい値と比較して特徴の値をテストし、適切な分岐に従ってツリーを下に移動します。
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リーフ ノード: 最終的に、最終的な予測または決定を提供するリーフ ノードに到達します。
3. カテゴリおよび数値特徴の処理
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カテゴリ特徴の場合、デシジョン ツリーはさまざまなカテゴリに基づいて単純に分割できます。
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数値特徴の場合、デシジョン ツリーはデータを最適に分割するためにさまざまなしきい値を試みます。
4. オーバーフィッティングの処理
- 決定木は過剰適合する傾向があります。枝刈り、ツリーの深さの制限、ノードの分割に必要なサンプルの最小数の設定などの手法は、過剰適合の防止に役立ちます。
5. 予測の信頼性と確率
- 分類では、決定木はリーフ ノード内のサンプルの分布に基づいてクラス確率を提供できます。回帰の場合、リーフ ノードの平均値または過半数の値に基づいて連続出力が提供されます。
6. 解釈可能性
- デシジョン ツリーの重要な利点の 1 つは、その解釈可能性です。これらは簡単に視覚化して理解できるため、意思決定を行う際にどの機能が最も重要であるかを洞察することができます。
7. アンサンブルメソッド
- デシジョン ツリーをランダム フォレストや勾配ブースティングなどのアンサンブル手法で組み合わせて、パフォーマンスと堅牢性を向上させることができます。
デシジョン ツリーは、データ内の複雑な関係をモデル化するための簡単かつ強力なアプローチを提供します。ただし、単純な決定境界に基づいてうまく分割できない特定の種類のデータや、ノイズの多い特徴や無関係な特徴がある場合には、苦戦する可能性があります。
