決定木（Decision Tree）
決定木（Decision Tree） は、
条件に従ってデータを分類・予測するための木構造のモデルです。
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データを「はい／いいえ」や「◯◯かどうか」などの条件分岐によって分類していく
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最終的に、「分類結果」または「予測値」にたどり着く
主な用途は、下記の２つです。
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分類（Classification）：メールがスパムかどうか、病気かどうかなど
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回帰（Regression）：売上や価格などの数値予測
決定木（Decision Tree）関連用語
決定木（Decision Tree）に関連する単語は以下の通りです。
- ジニ不純度（Gini impurity）
- 過学習（Overfitting）
- ランダムフォレスト
決定木（Decision Tree）やさしい解説
決定木（Decision Tree）は、質問を重ねて答えを導き出す「20の質問」ゲームのようなものです。
例えば、「この動物は何？」という質問を考えるとき。
- 「4本足ですか？」
- 「吠えますか？」
- 「尻尾はありますか？」
といった「はい／いいえ」での質問を続けることで、最終的に「それは犬です！」と答えにたどりつきます。
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