Pythonの決定木分析できのこ派とたけのこ派を予測する : 新規事業のつくり方「決定木」は、おそらく世界で最も利用されている機械学習アルゴリズムです。教師ありの学習データから、階層的に条件分岐のツリーを作り、判別モデルを作ることができます。 今回は決定木の活用例として、きのこ派とたけのこ派を予測する人工知能を作りました。プログラム言語は、Pythonとscikit-learnです。 決定木はエントロピーで分類モデルを作る機械学習の目的は、分類能力の高いモデルを作ることです。決定木は、エントロピーという情報理論を用いて、データから分類モデルを作ります。 エントロピーという言葉は、聞いたことがあるかもしれません。乱雑さや不規則性の程度を表す指標です。イメージ的には、散らかっている部屋の中はエントロピーが高く、整頓された部屋はエントロピーが低いです。 ここで日本の代表的なチョコレートである、たけのこ派ときのこ派を分類するモデルを考えます。１０人に聞いてみたところ、たけのこ
