ディシジョンツリー は、機械学習、データマイニング、統計などのさまざまな分野で使用される人気のある強力なツールです。これらは、さまざまな変数間の関係をモデル化することで、データに基づいて意思決定を行うための明確かつ直感的な方法を提供します。この記事では、デシジョン ツリーとは何か、その仕組み、長所と短所、およびその用途について説明します。
デシジョンツリーとは何ですか?
あ デシジョンツリー 意思決定や予測を行うために使用されるフローチャートのような構造です。これは、属性に関する決定またはテストを表すノード、これらの決定の結果を表すブランチ、および最終結果または予測を表すリーフ ノードで構成されます。各内部ノードは属性のテストに対応し、各ブランチはテストの結果に対応し、各リーフ ノードはクラス ラベルまたは連続値に対応します。
デシジョンツリーの構造
- ルートノード : データセット全体と行われる最初の決定を表します。
- 内部ノード : 属性に関する決定またはテストを表します。各内部ノードには 1 つ以上のブランチがあります。
- 支店 : 別のノードにつながる決定またはテストの結果を表します。
- リーフノード : 最終的な決定または予測を表します。これらのノードではそれ以上の分割は発生しません。
ディシジョンツリーはどのように機能するのでしょうか?
デシジョン ツリーを作成するプロセスには次のことが含まれます。
- 最適な属性の選択 : ジニ不純物、エントロピー、情報ゲインなどのメトリックを使用して、データを分割するのに最適な属性が選択されます。
- データセットの分割 : データセットは、選択した属性に基づいてサブセットに分割されます。
- プロセスを繰り返す : プロセスはサブセットごとに再帰的に繰り返され、停止基準が満たされるまで (たとえば、ノード内のすべてのインスタンスが同じクラスに属するか、事前定義された深さに達するなど)、新しい内部ノードまたはリーフ ノードが作成されます。
分割のメトリクス
- ジニ不純物 : データセット内のクラスの分布に従ってランダムに分類された場合に、新しいインスタンスが誤って分類される可能性を測定します。
ext{Gini} = 1 – sum_{i=1}^{n} (p_i)^2 、 どこ 円周率 は、インスタンスが特定のクラスに分類される確率です。
- エントロピ : データセットの不確実性または不純物の量を測定します。
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ext{Entropy} = -sum_{i=1}^{n} p_i log_2 (p_i) 、 どこ 円周率 は、インスタンスが特定のクラスに分類される確率です。
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- 情報の獲得 : データセットが属性で分割された後のエントロピーまたはジニ不純物の減少を測定します。
ext{InformationGain} = ext{Entropy}_ ext{parent} – sum_{i=1}^{n} left( fracD_iD ast ext{Entropy}(D_i) ight) 、 どこ から のサブセットです D 属性で分割した後。
デシジョン ツリーの利点
- シンプルさと解釈可能性 : デシジョン ツリーは理解しやすく、解釈しやすいです。視覚的表現は人間の意思決定プロセスを厳密に反映しています。
- 多用途性 : 分類タスクと回帰タスクの両方に使用できます。
- 機能のスケーリングは不要 : デシジョン ツリーでは、データの正規化やスケーリングは必要ありません。
- 非線形関係の処理 : 特徴とターゲット変数の間の非線形関係を捉えることができます。
ディシジョン ツリーの欠点
- 過学習 : デシジョン ツリーは、特に多くのノードを含む深い場合、トレーニング データを簡単に過剰適合させる可能性があります。
- 不安定 : データの小さな変化により、まったく異なるツリーが生成される可能性があります。
- より多くのレベルの機能に偏る : より多くのレベルを持つフィーチャがツリー構造を支配する可能性があります。
剪定
克服するために 過剰適合、枝刈り テクニックが使われています。枝刈りは、インスタンスを分類する際にほとんど機能しないノードを削除することによってツリーのサイズを縮小します。剪定には主に 2 つのタイプがあります。
- 前剪定（早めに止める） : ツリーが特定の基準 (最大の深さ、葉ごとのサンプルの最小数など) を満たした場合、ツリーの成長を停止します。
- 剪定後 : 十分に成長した木から大きな電力を供給しない枝を取り除きます。
決定木の応用
- ビジネス上の意思決定 : 戦略計画とリソース割り当てに使用されます。
- 健康管理 : 病気の診断と治療計画の提案を支援します。
- ファイナンス : 信用スコアリングとリスク評価に役立ちます。
- マーケティング : 顧客をセグメント化し、顧客の行動を予測するために使用されます。
デシジョン ツリーの概要
- 機械学習におけるデシジョン ツリー
- 機械学習におけるデシジョン ツリー回帰の長所と短所
- ソフトウェアエンジニアリングにおけるディシジョンツリー
特定のプログラミング言語での実装
- ジュリア :
- Julia のデシジョン ツリー分類子
- R :
- R プログラミングのデシジョン ツリー
- R プログラミングにおける回帰のデシジョン ツリー
- R プログラミングにおけるデシジョン ツリー分類子
- パイソン :
- パイソン | sklearn を使用したデシジョン ツリー回帰
- パイソン |デシジョンツリーの実装
- Python のデシジョン ツリーを使用したテキスト分類
- カテゴリデータを Sklearn デシジョン ツリーに渡す
- MATLAB :
- MATLAB でデシジョン ツリーを構築するには?
デシジョン ツリーの概念とメトリクス
- メトリクス :
- ML |デシジョン ツリーにおけるジニの不純物とエントロピー
- デシジョンツリーで情報ゲインを計算するにはどうすればよいですか?
- デシジョンツリーで期待値を計算するにはどうすればよいですか?
- デシジョンツリーでトレーニング誤差を計算するにはどうすればよいですか?
- デシジョンツリーでジニ指数を計算するにはどうすればよいですか?
- デシジョンツリーでエントロピーを計算するにはどうすればよいですか?
- 分割基準 :
- デシジョンツリーで最適な分割を決定するにはどうすればよいですか?
デシジョン ツリー アルゴリズムとバリアント
- 一般的なデシジョン ツリー アルゴリズム :
- デシジョン ツリー アルゴリズム
- 高度なアルゴリズム :
- C5.0 デシジョンツリーのアルゴリズム
比較分析と相違点
- 他のモデルの場合 :
- ML |ロジスティック回帰とデシジョン ツリー分類の比較
- ランダムフォレストとデシジョンツリーの違い
- 機械学習における KNN とデシジョン ツリー
- デシジョン ツリー vs クラスタリング アルゴリズム vs 線形回帰
- デシジョン ツリーの概念内 :
- デシジョンテーブルとデシジョンツリーの違い
- 購入の意思決定または意思決定表
決定木の応用
- 特定の用途 :
- 心臓病の予測 |デシジョン ツリー アルゴリズム |動画
最適化とパフォーマンス
- 枝刈りとオーバーフィッティング :
- デシジョンツリーの枝刈り
- デシジョン ツリー モデルのオーバーフィッティング
- データの問題の処理 :
- デシジョン ツリー モデルでの欠損データの処理
- ハイパーパラメータの調整 :
- ハイパーパラメータ調整でデシジョン ツリーを調整する方法
- スケーラビリティ :
- データマイニングにおけるスケーラビリティとデシジョンツリー誘導
- 深さの影響 :
- デシジョンツリーの深さが精度に与える影響
特徴量エンジニアリングと選択
- デシジョン ツリーを使用した特徴の選択
- デシジョン ツリーを使用した多重共線性問題の解決
視覚化と解釈可能性
- ランダム フォレストからデシジョン ツリーを視覚化する方法