Pythonで決定木を描いてみる - 技術情報棚卸し(平日限定)はじめに データ分析が必要な局面がぼちぼち出てきましたので、まずは簡単な決定木を用いて 分析結果の可視化をしようじゃないか、というのが今回の目論見です。 決定木とは 決定木とは、scikit-learnの1.8. Decision Treesによると、 分類や回帰を行うために使われる、ノンパラメトリックな教師あり学習のひとつ、とあります。 また、目的は、学習データ中の特徴(説明変数)を用いて、目的変数の推測を行えるモデルを作ること、だそうです。 ナンノコッチャ？ですので例を挙げますと、例えばある有料サービスに申し込んでくれる人を増やすために、 今までの履歴からどういったお客様が有料サービスに申し込んでくれたか、を調査するとします。 無料サービスA, B, Cがあったとして、どれとどれをどのくらい使っている人が 有料サービスを申し込んでくれるか、こういうことを考えたいわけですね。 ここで言う
