決定木（読み）ケッテイギ（英語表記）decision tree

基本的な概念

• データの分類や予測において、決定木は非常に効果的なアルゴリズムの一つです。
• 機械学習において、決定木はデータを分割するためのルールを学習し、階層的に構造化されたモデルを作ります。
• 決定木は、データをノードとエッジで表現し、各ノードが条件を持ちます。
• 分類問題では、決定木は各ノードでの条件分岐に基づいてデータをクラスに分類します。
• 回帰問題でも、決定木を用いることで連続値の予測が可能です。

利点と欠点

• 決定木は視覚的に理解しやすく、結果の解釈が容易です。
• しかし、決定木は過学習しやすく、特に訓練データに対して過度に適合する傾向があります。
• データの前処理が少なくても、決定木は有効に機能します。
• 大規模なデータセットに対しては、決定木の計算コストが高くなることがあります。
• 特徴量のスケールを調整しなくても、決定木は適切に動作しますが、それによって精度が低下することもあります。

実装と応用

• Pythonのscikit-learnライブラリを使って簡単に決定木を実装することができます。
• 金融業界では、決定木を用いた信用リスクの評価が一般的です。
• マーケティングでは、顧客の購買行動を予測するために決定木が活用されています。
• 医療分野では、診断の補助として決定木が使われることがあります。
• 製造業においては、不良品の検出や品質管理に決定木が役立っています。

技術的詳細

• 決定木の構築には、CART（分類および回帰木）アルゴリズムがよく使用されます。
• 情報ゲインやジニ不純度などの指標を用いて、決定木の分割点を決定します。
• ツリープルーニングは、決定木の過学習を防ぐための手法です。
• エンセブル学習では、ランダムフォレストやブースティングなどの方法で複数の決定木を組み合わせて性能を向上させます。
• 最大深度や最小サンプル数などのハイパーパラメータの調整により、決定木の性能を最適化できます。

応用例

• 保険業界では、顧客の保険請求のリスクを評価するために決定木が使用されます。
• 教育分野では、学生の成績予測やドロップアウト率の予測に決定木が用いられます。
• スポーツ分析では、選手のパフォーマンスを予測するために決定木が活用されます。
• 小売業では、在庫管理や需要予測に決定木が役立っています。
• エネルギーセクターでは、電力需要の予測や異常検知に決定木が使われます。