決定木は、データを分割しながら分類や回帰を行うアルゴリズムです。ツリー構造を使ってデータの特徴を階層的に分析し、意思決定を行う簡単かつ直感的なモデルです。たとえば、顧客の購入意思や病気の診断など、さまざまな場面で利用されています。
目次
重要性
決定木は、構造がわかりやすく解釈しやすいという特徴があり、特にビジネスや医療分野で重要です。データの分類や予測のプロセスが視覚化できるため、専門家でなくても理解しやすい点が魅力です。また、計算コストが低いため、大規模データセットでの適用も可能です。
用語の使われ方
決定木を実装するには、まず入力データの特徴量と目標変数を選び、ツリー構造を構築します。PythonではScikit-learnが一般的に使用され、DecisionTreeClassifierやDecisionTreeRegressorといったクラスが利用されます。また、過学習を防ぐために、木の深さを制限するなどの調整が必要です。
