決定木、あなたはどっち派？ - Qiita

Python ? 、R ? 決定木とは？ 決定木は、教師あり学習の一つであり、分類モデルを作るために用いられる手法です。同じ分類モデルのサポートベクターマシーンやニューラルネットワークと比べて、説明変数がどのように影響しているのかがわかりやすいのが特徴です。 違いは、カテゴリー変数の扱いと分岐にあり！ Python(scikit-learn)の場合 Python(scikit-learn)でカテゴリー変数を扱う場合、ダミー変数に変換する必要があります。ダミー変数への変換はPandasのget_dummiesを使うと便利です。 また、scikit-learnで（決定木を含む）予測モデルを作る場合、PandasからNumpyに変換する必要があるので、as_matrixも扱えるようになると作業がはかどります。 scikit-learnで作成した決定木はGraphvizで可視化できます。以下のよう