isseing333 https://blog.hatena.ne.jp/isseing333/ 『企業成長の方程式 ― AIDグロースコミットによる成長戦略』 https://iisssseeiiii.hatenablog.com/ R program PARTは決定木の代表的な方法。閾値を決めて直線で分けていくので予測性能はSVM等の機械学習よりは良くないが、結果を解釈しやすいのが利点。機械学習を全体的に勉強したい場合はHastieの本がお勧め。The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Second Edition (Springer Series in Statistics)作者: Trevor Hastie,Robert Tibshirani,Jerome Friedman出版社/メーカー: Springer発売日: 200… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fiisssseeiiii.hatenablog.com%2Fentry%2F20100508%2F1273316808" title="PART (recursive partitioning and regression trees、再帰分割回帰木) - 『企業成長の方程式 ― AIDグロースコミットによる成長戦略』" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/41aQrQaPseL._SL160_.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2010-05-08 20:06:48 rich https://iisssseeiiii.hatenablog.com/entry/20100508/1273316808 1.0 100%