【ダイジェスト】
決定木は、分類や回帰に使用される一種の機械学習モデルであり、その解釈の容易さと意思決定プロセスの可視化能力から人気があります。決定木は、ルートノード、内部ノード、葉ノード、分割ルール、枝、親ノードと子ノード、深さといった用語を基に構成されています。決定木の構築には、データを内部ノードでどのように分割するか、そしていつ分割を停止するかを決定する必要があります。
分割基準には、ジニ不純度、エントロピー、情報利得、カイ二乗などがあり、これらはデータの均一性を最大化することを目指しています。過学習を防ぐために、最大深度、葉あたりの最小サンプル数、分割のための最小サンプル数、葉ノードの最大数、不純度の閾値などの停止基準が設定されます。決定木が過度に複雑になると、プルーニングと呼ばれる過程で、パフォーマンスに大きく寄与しない木の部分を削除します。
分類木は分類問題に、回帰木は連続値を予測するために使用されます。決定木の利点には、解釈の容易さ、データ前処理の不要、非線形関係の取り扱い、特徴の重要性の提供がありますが、過学習、データの小さな変化による不安定性、支配的なクラスへの偏り、複雑な関係の表現の限界などの欠点もあります。
決定木は、そのシンプルな構造と解釈可能性により、分類および回帰問題に対処するための多様で効果的なツールです。適切な分割基準、停止基準、プルーニング手法を使用することで、データ分析と機械学習タスクに対して非常に正確で解釈可能なモデルを構築できます。
【ニュース解説】
決定木は、データを分類するか、あるいは連続的な値を予測するために使用される機械学習のモデルの一つです。このモデルは、その解釈のしやすさや意思決定プロセスを視覚化できる能力から、多くの分野で広く利用されています。
決定木は、ルートノード（全データを代表する最上位のノード）、内部ノード（データを分割するノード）、葉ノード（最終的な決定や予測を提供するノード）など、いくつかの基本的な要素から構成されます。これらのノードは、分割ルール（データをどのように分割するかを決定する基準）に従って、データをより小さなサブセットに分割していきます。
決定木を構築する際には、データをどのように分割するか（分割基準）、そしていつ分割を停止するか（停止基準）を決定する必要があります。分割基準には、ジニ不純度やエントロピーなどがあり、これらはデータの均一性を最大化することを目指します。一方、過学習を防ぐために、最大深度や葉あたりの最小サンプル数などの停止基準が設定されます。
決定木が過度に複雑になると、プルーニングという過程で、パフォーマンスに大きく寄与しない部分を削除することがあります。これにより、モデルの過学習を防ぎ、よりシンプルで解釈しやすいモデルを作成することができます。
決定木の利点としては、その解釈のしやすさや、データ前処理が不要である点、非線形関係を扱える点、特徴の重要性を提供できる点などが挙げられます。しかし、過学習やデータの小さな変化による不安定性、支配的なクラスへの偏り、複雑な関係を表現できない点など、いくつかの欠点も存在します。
決定木は、そのシンプルな構造と解釈可能性により、分類や回帰問題に対処するための多様で効果的なツールとして位置づけられています。適切な分割基準、停止基準、プルーニング手法を使用することで、データ分析や機械学習タスクにおいて、非常に正確で解釈可能なモデルを構築することが可能です。このような特性は、決定木をデータサイエンスや機械学習の分野で非常に価値のあるツールにしています。
from Decision Tree Structure: A Comprehensive Guide.
