Python: scikit-learn で決定木 (Decision Tree) を試してみる - CUBE SUGAR CONTAINER今回は機械学習アルゴリズムの一つである決定木を scikit-learn で試してみることにする。 決定木は、その名の通り木構造のモデルとなっていて、分類問題ないし回帰問題を解くのに使える。 また、決定木自体はランダムフォレストのような、より高度なアルゴリズムのベースとなっている。 使うときの API は scikit-learn が抽象化しているので、まずは軽く触ってみるところから始めよう。 決定木がどんな構造を持ったモデルなのかは最後にグラフで示す。 また、決定木自体は回帰問題にも使えるけど、今回は分類問題だけにフォーカスしている。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.4 BuildVersion: 16E195 $ python --version Python 3.5.3 下準備 まずは
