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機械学習について、ご教授をお願いいたします。 決定木モデルと、他の一般化線形との違いがよく理解でき... 機械学習について、ご教授をお願いいたします。 決定木モデルと、他の一般化線形との違いがよく理解できていません。決定木モデルは回帰もできますし分類もでき、しかも簡単に構築できるメリットがあり、ツリーのように結果が見れるので、解釈も簡単。これだと他のモデルは、作るのも難しいし、解釈にはある程度経験と知識が必要と聞きました。 でも、いろんな本を眺めてみると決定木モデルは、全く紹介されていませんでした。つまり、決定木モデルは信頼性があまりないのでいろんなところで取り上げられることが少ないのか?と思ってしまいます。 結局、新しいデータから結果の予測や起きる確率を推定するには、どのモデルがいいのか判断しかねています。決定木以外のモデルでも予測をするモデルはたくさんありすぎて何を使うのが正解なのか?がよくわからなくなってきました。 説明下手で申し訳ありませんが、決定木と他のモデルとの違いや似たようなモデ
2017/03/17 リンク