Rで回帰木について実際に手を動かしてお勉強しますと。飲食点の売り上げを気温、花火大会の回数、CMの実施回数から分析します。 回帰木とは 前回までは、決定木を勉強してきた 決定木は、カテゴリ別の目的変数から、分類ルールを作るというものだった タイタニック号で、生存したかどうかという二値データ 顧客が再来店したかどうかという二値データ 一方で、目的変数が数値型になっているものを「回帰木」という ここまでが本での解説。Wikipediaで「決定木」と調べると、このように書いてあった。 決定木には、他に2つの呼び名がある。 ・回帰木 (regression tree) ⇒分類に用いられるのではなく、実数値を取る関数の近似に用いられる。(例: 住宅の価格の見積り。患者の入院期間の見積り。) ・分類木 (classification tree) ⇒y が分類変数の場合。例えば、性別(男あるいは女)、試