デシジョンツリー
デシジョンツリー（データ処理）
意味 決定木による分類モデル
デシジョンツリーとは？
デシジョンツリーは、機械学習における教師あり学習の一手法で、データを分類するためのツリー型のモデルを生成します。ツリーの各ノードは、データを分割するための条件を表し、葉ノードが最終的な分類結果を示します。シンプルで解釈しやすいモデルであり、特徴量の重要度も評価できます。
デシジョンツリーの具体的な使い方
「顧客属性からデシジョンツリーを生成し、購買行動を予測する。」顧客の属性データを基にデシジョンツリーモデルを構築することで、顧客の購買行動を予測することを述べた文です。
デシジョンツリーに関するよくある質問
Q.デシジョンツリーの長所と短所は？
A.長所：
1. 解釈しやすい
2. 特徴量の重要度を評価できる
3. 前処理の影響が少ない
短所：
1. 過学習しやすい
2. 斜交する決定境界の表現が苦手
3. 不安定（データの小さな変化で大きく変わる可能性がある）
Q.ランダムフォレストとの関係は？
A.ランダムフォレストは複数のデシジョンツリーを組み合わせたアンサンブル学習手法です。個々のデシジョンツリーの欠点（過学習など）を補い、より安定した予測を可能にします。ただし、解釈性はデシジョンツリー単体よりも低くなります。
Q.デシジョンツリーの深さ制限の意味は？
A.デシジョンツリーの深さを制限することは、過学習を防ぐための重要な手法です。深さが深くなりすぎると、学習データに過剰に適合し、汎化性能が低下する可能性があります。適切な深さを設定することで、モデルの複雑さと汎化能力のバランスを取ることができます。
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