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【機械学習】決定木のPython実践・可視化|Decision Tree
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【機械学習】決定木のPython実践・可視化|Decision Tree
決定木とは? 今回はPythonで実施する「決定木(Decision tree)」について実践していきます 決定木とは... 決定木とは? 今回はPythonで実施する「決定木(Decision tree)」について実践していきます 決定木とは分類・判別のために作られるツリー構造を用いて、予測を行う機械学習の一つです 例えば「機械学習を学ぶ人」を予測するときに、「職種」と「勉強が好きかどうか」で決定木を作ります 職種が営業ではない(NO)で、勉強が好き(YES)な人が機械学習を学ぶ確率が高くなるはずです(◎) 機械学習の決定木では、「職種」や「勉強が好きか」といったデータを入れることで、 AIモデルが自動的にツリー構造を作成してくれます 決定木を使うメリット 決定木のモデルを使うメリットはずばり「可読性=分かりやすさ」です 他の機械学習モデルは中身がブラックボックス(どういう仕組みか分からない)になっていることが多いです 予測はしてくれるけど、どうしてその結果になったか分からなくなります その点、決定木のモデルで