決定木
Decision Tree
質問を重ねて枝分かれさせながら条件に合う答えを導き出すデータ分析の手法。
簡単に説明すると
決定木は、質問を順番に繰り返して結果を絞り込んでいく分析手法のことなんだ。 データを「YES」か「NO」で答えられる条件で順々に枝分かれさせて、最終的な分類や予測の判断を行っていくんだ。 判断の根拠が人間にとっても視覚的に分かりやすく、なぜその結論になったかを説明しやすいという特徴があるよ。 顧客分析や診断支援など、様々なデータ分析の現場で使われているよ。
名前のヒミツ
決定木という名前は、条件を判断して何かを決定する過程を、樹木のように枝分かれする図で表現することに由来しているよ。選択肢を順に分岐させて最終的な結論を導く形が木の幹や枝に似ていることから名付けられたんだ。英語ではDecision Treeと呼ばれるよ。
くわしく見てみよう！
決定木とは、複雑なデータを分類したり将来の数値を予測したりするときに使われる条件分岐の仕組みのことなんだ。
YESかNOで答えられるような質問を樹木のように順々に枝分かれさせて重ねていき、最終的な答えまでデータを導いていく手法だよ。
全体のスタート地点となる根から始まり、条件ごとの枝を通って、最終的な結論にあたる葉にたどり着く構造になっているよ。
どのような質問をどの順番で行うとデータをきれいに分けられるかという基準は、コンピューターが大量のデータを分析して自動で見つけ出すんだ。
決定木には、判断の根拠が人間にとって視覚的に直感で理解しやすいという特徴があるよ。
どのような条件を通ってその結論に至ったかが一目で把握できるため、分析結果の理由や根拠を他人に説明したい場面で重宝されるんだ。
また、商品を購入する見込みのある顧客を分類するマーケティングの現場や、病気の症状から可能性のある病名を絞り込む医療診断の支援など、様々なデータ活用シーンで広く使われているよ。
専門的な知識がない人でも処理の流れを追いやすい構造になっているんだ。