決定木の基本的な考え方 - Enjoy Data Mining!

マイニング手法としてクラス（質的な目的変数）を分類予測するとき，よく用いられる手法として決定木があります*1． データマイニングというと決定木という印象をもっている方も多いことと思います． 決定木は，分類予測に至る道筋を一意に表現できるため，その了解性は非常に高いと言えます． 決定木の学習 決定木学習は，訓練データを属性-値の組で分けていく過程を木構造で表される分類器とするものです． ある分割指標を用いて，入力された訓練データを分割して，さらに分割されたデータで指標を計算して...と繰り返し，小さいデータに分割と指標の計算が適用されます． この仕組みを分割統治（divide and conquer）と呼びます． シンプルに決定木学習の動作を挙げると以下のようになります． データ分割指標の計算 データ分割基準（節）の作成 分割したデータの作成 決定木学習では，上記の1〜3を再帰的に繰り返して