決定木とは？意味をわかりやすく簡単に解説

決定木とは

決定木とは、機械学習で使用される予測モデルの一種です。データに基づいて、Yes/No形式の質問を繰り返すことで、最終的な予測や分類を行います。この構造が樹木に似ていることから、決定木と呼ばれています。

決定木は、その構造が視覚的に理解しやすいという特徴があります。そのため、専門知識がない人でも、モデルの判断プロセスを把握することが可能です。また、データの前処理が比較的容易であるため、様々な種類のデータに適用できます。

ビジネスにおいては、顧客の購買行動の予測や、リスク評価、不正検知など、幅広い分野で活用されています。決定木を用いることで、データに基づいた意思決定を支援し、業務効率の改善や、より正確な予測に貢献することが期待できます。

決定木の構造と学習

「決定木の構造と学習」に関して、以下を解説していきます。

• 決定木の基本的な構造
• 決定木の学習方法

決定木の基本的な構造

決定木は、根ノード、内部ノード、葉ノードという3つの要素で構成されています。根ノードは、データセット全体を表し、最初の質問を行います。内部ノードは、質問の結果に基づいてデータを分岐させ、次のノードへと進みます。

葉ノードは、最終的な予測や分類結果を表します。決定木は、根ノードから葉ノードへと、データを段階的に分割していくことで、予測モデルを構築します。この構造を理解することで、決定木がどのように意思決定を行っているかを把握できます。

決定木の学習方法

決定木の学習方法は、主にデータの分割基準を決定することにあります。分割基準としては、ジニ不純度や情報エントロピーなどが用いられます。これらの指標は、分割後のデータの均質性を評価するために使用され、最も均質になるように分割を行います。

学習アルゴリズムは、与えられたデータセットに基づいて、最適な分割を繰り返し行い、決定木を成長させていきます。過学習を防ぐために、木の深さや葉ノードのサンプル数を制限するなどの調整も行われます。適切な学習方法を選択することで、汎化性能の高い決定木モデルを構築できます。