olj611 https://blog.hatena.ne.jp/olj611/ 機械学習基礎理論独習 https://olj611.hatenablog.com/ 決定木 要件 組の学習データが与えられているとします。 番目の学習データの特徴ベクトルはと表されます。 クラス存在すると想定し、とします。このときです。 この学習データを使った分類木の学習アルゴリズムの一種CARTを以下で説明します。 不純度 各ノードに番号を割り当てます。 根ノードの番号をとします。 ノード番号のノードに割り当てられる学習データ番号の集合をと定義します。 の中でクラスがであるデータの割合をと定義すると、以下の式で表せます。の学習データにおける不純度をで表すことにします。 はエントロピーやGini関数などが利用されます。 CARTアルゴリズムではGini関数が用いられることが多いようで… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Folj611.hatenablog.com%2Fentry%2F2021%2F05%2F26%2F000000" title="CART - 分類木 - 機械学習基礎理論独習" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/o/olj611/20210513/20210513041653.png Hatena Blog https://hatena.blog 2021-05-26 00:00:00 rich https://olj611.hatenablog.com/entry/2021/05/26/000000 1.0 100%