gl2000-sans https://blog.hatena.ne.jp/gl2000-sans/ Np-Urのデータ分析教室 https://www.randpy.tokyo/ 決定木・ランダムフォレスト 理論 機械学習の分野でよく使われる決定木について今回は説明していきます。 決定木は、回帰、分類問題に対して、非常によく使われる手法の一つで、あらゆる現場でよく使われているのではないかと思います。アルゴリズム自体はとてもシンプルですし、R,Pythonにおいてパッケージも豊富というところもあり、 何よりも結果の可読性の高さが人気の一つの理由かと思います。 今回の進め方としては、以下のように進めていきます。 決定木って何？（ざっくり図から理解) 分割規則（不純度について） 決定木の理論面については、「はじめてのパターン認識」を参考にしていただくといいかと思います。はじめてのパターン認識作者: 平井有三出… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.randpy.tokyo%2Fentry%2Fdecision_tree_theory" title="決定木入門編 「ウォーリーを探せ」から考える不純度の考え方 - Np-Urのデータ分析教室" 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/g/gl2000-sans/20170905/20170905120929.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-09-07 14:14:04 rich https://www.randpy.tokyo/entry/decision_tree_theory 1.0 100%