こんにちは〜ららぽてすらです♪
今日は、データ分析でよく使われる「決定木」について簡単にご紹介します。
1. まず、決定木ってなに？🌳
決定木は、名前の通り「木」のような図を使って、データを分類する方法を示すツールです。質問を繰り返して、答えの「はい」か「いいえ」で次の質問に進むイメージです。
例えば、友達と遊ぶ場所を決める時に、「屋内がいい？」→「はい」→「映画が見たい？」→「はい」と答えると、映画館に行く、という結論になるような感じです！
2. どういう時に使うの？
- データを分類したい時
- 原因と結果の関係を可視化したい時
- 簡単にルールを理解したい時
3. 何がわかるの？🔍
- どのような条件でデータが分類されるのか
- 重要な特徴や変数は何か
- 予測や分類のためのルール
4. ポイント！
- 分かりやすい！: 人間が直感的に理解しやすい形でデータを見ることができます。
- 柔軟性: 様々なデータに対応可能。
- 過学習に注意: 決定木がデータに過度に適合してしまうことがあるので、適切な深さと複雑さを選ぶ必要があります。
| 項目 | 説明 |
|---|---|
| 決定木とは | データを分類・予測するための木構造のモデル。各ノードで質問を繰り返し、データを細分化していく。 |
| 使用するシーン | - データの分類や予測が必要なとき - 変数間の関係を視覚的に理解したいとき - 簡単なルールベースのモデルを作成したいとき |
| 決定木の利点 | - 結果が視覚的で直感的に理解しやすい - データの前処理が少なくて済む場合が多い - カテゴリー変数と数値変数の両方に対応可能 |
| 決定木でわかること | - どの特徴が分類や予測に重要か - データの分割ルール - 各変数の影響度や重要性 |
