t_kahi https://blog.hatena.ne.jp/t_kahi/ t_kahi’s blog https://www.t-kahi.com/ KNIME こんばんは，@PKです. 前回の記事では線形判別分析（LDA）のKNIME Workflowをご紹介しました． www.t-kahi.com LDAは複数のクラスのデータを最も良く判別できるように線を引く，というイメージでした． 異なる判別分析の手法として決定木(decision tree)による分類があります． 今回は決定木を使って判別分析を行うKNIME Workflowをご紹介します． 決定木 (decision tree) とは 決定木 (decision tree)はツリーモデル (tree-based model) の一種で，データの説明変数を条件によって分類し，木のようにデータを… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.t-kahi.com%2Fentry%2F2019%2F07%2F11%2F201643" title="【KNIME】決定木 (decision tree) をKNIME Workflowで行う - t_kahi’s blog" 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/t/t_kahi/20190708/20190708220225.png Hatena Blog https://hatena.blog 2019-07-11 20:16:43 rich https://www.t-kahi.com/entry/2019/07/11/201643 1.0 100%