著者: 禅とコンピュータープログラミングの芸術
1 はじめに
デシジョン ツリーは、主に分類タスクと回帰タスクで使用される機械学習手法です。これは、トレーニング データセットからツリー モデルを生成することで機能します。ツリー モデルは、特徴に基づいたターゲット変数の条件付き分割を表します。判定はルート ノードからリーフ ノードまでレイヤーごとに行われ、最後に予測対象の入力サンプルが対応するリーフ ノードに送信され、対応する出力カテゴリまたは値が与えられます。このパターンは、分類結果が得られるまで再帰的に分割できます。実際の応用では、デシジョンツリーアルゴリズムはビジネス、金融、保険などの分野で広く使用されており、データの特徴を分析し、正規表現を抽出することで、正確な予測や正確なマーケティングを実現できます。したがって、デシジョン ツリー アルゴリズムを習得することは、強力な機械学習システムを理解して構築するための重要なスキルです。この記事では、機械学習の観点から、デシジョン ツリー アルゴリズムの基本知識を簡単に紹介し、Python プログラミング言語と組み合わせたデシジョン ツリー アルゴリズムの原理と実装プロセスを示します。読者がデシジョン ツリー アルゴリズムの理論的基礎を取得し、アルゴリズムをより深く理解し、実際的な問題を解決するために適用できることが期待されます。
2. 基本的な概念と用語の説明
2.1 デシジョンツリー
デシジョン ツリーはノード (ノード) とエッジ (エッジ) で構成されます。ノードは特徴の属性または値のテストを表し、エッジは「はい」または「いいえ」の 2 つの選択肢を表します。デシジョン ツリー モデルは、特徴ベースの比較テストを構築し、テストの各ステップを通じて最適な特徴と最適な切断点を選別し、最後に元のサンプルを各リーフ ノードに分割します。各内部ノードは特徴または属性に対応し、サンプル セットは属性が特定の条件を満たすかどうかに応じていくつかのサブセットに分割され、各サブセットが新しいリーフ ノードに対応します。すべてのサンプルがリーフ ノードに割り当てられるまで。決定木の学習には通常、次の手順が含まれます。
データを収集する: データ ソースからトレーニング データセットを収集します。
データの前処理: デシジョン ツリー モデラーの要件に従ってデータを入力できるように、データをクリーニング、変換、準備します。
属性の選択&#x