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アルゴリズムと決定木に関するkingofmountainのブックマーク (1)

  • 決定木分析についてざっくりまとめ_理論編 | DevelopersIO

    概要 こんにちは、yoshimです。当エントリは「Machine Learning Advent Calendar 2017」の11日目のエントリです。 今回は教師あり学習の1手法である「決定木分析(decision tree)」をご紹介します。 目次 1.決定木分析とは 2.特徴 3.処理の流れ 4.情報利得と不純度 5.剪定方法 6.決定木分析におけるメジャーなアルゴリズムの紹介 7.まとめ 1.決定木分析とは まず、決定木分析とはなんなのか、ということをざっくり説明しようと思います。 決定木分析は、「段階的にデータを分割していき、木のような分析結果を出力する」ものです。 言葉だけではイメージがつかないと思いますが、具体的には下記のような分析結果を出力します。 機械学習に興味がある方なら見たことがあるのではないでしょうか? 決定木分析ではこの画像のように上からデータを分割していき、デー

    決定木分析についてざっくりまとめ_理論編 | DevelopersIO
    kingofmountain
    kingofmountain 2020/03/11
    決定木分析は「分析結果の解釈が容易」。「分類木」/「回帰木」。もっとも「綺麗にデータを分割できる」基準を選ぶ。あまり深くなりすぎる前に分析を止める「剪定」。不純度: どれだけごちゃごちゃしているか
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