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scikit-learn で決定木分析 (CART 法)
決定木分析 (Decision Tree Analysis) は、機械学習の手法の一つで決定木と呼ばれる、木を逆にしたよう... 決定木分析 (Decision Tree Analysis) は、機械学習の手法の一つで決定木と呼ばれる、木を逆にしたようなデータ構造を用いて分類と回帰を行います。なお、決定木分析は、ノンパラメトリックな教師あり学習に分類されます。 決定木分析の長所 決定木分析は他の分析手法と比較して、以下の特長があります。 入力データから特徴を学習し、決定木と呼ばれる樹木状の構造で学習結果を視覚化でき、ルールをシンプルに表現できる特徴があります。 他の多くの手法では、データの標準化 (正規化) やダミー変数の作成を必要とするのに対し、決定木分析では、このような前処理の手間がほとんど不要です。 カテゴリカルデータ (名義尺度の変数) と数値データ (順序尺度、間隔尺度の変数) の両方を扱うことが可能です。 ニューラルネットなどのようなブラックボックスのモデルと比較して、決定木はホワイトボックスのモデルだと
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