デシジョン ツリー モデルの詳細: アルゴリズムと問題の議論

デシジョン ツリーは、ラベル付きの入力データとターゲット データを使用してトレーニングされる教師あり機械学習モデルです。意思決定プロセスをツリー構造で表し、以前のタグ/ノードのグループに対する回答に基づいて意思決定を行います。デシジョン ツリーの利点は、人間の思考の論理的な流れを模倣し、結果とプロセスを理解して説明しやすくすることです。線形モデルとは異なり、デシジョン ツリーは変数間の非線形関係を処理できます。これは主に、分類問題を解決し、モデルを通じてオブジェクトを分類または分類するために使用されます。さらに、機械学習では、回帰問題を解決するためにデシジョン ツリーを使用することもできます。

デシジョン ツリーの構造

デシジョン ツリーは、ツリーのルートを頂点とする再帰的分割によって構築されます。ルート ノードにはすべてのトレーニング データが含まれます。ルート ノードから始めて、各ノードは左右の子ノードに分割できます。リーフ ノードは、それ以上分割されていない終了ノードであり、決定ノードとも呼ばれます。

デシジョン ツリー アルゴリズム

CART アルゴリズム

CART (分類および回帰ツリー) は、分類および回帰タスクを処理するために使用されるデシジョン ツリー アルゴリズムです。デシジョン ツリーは、属性のしきい値に基づいてノードをサブノードに分割することで機能します。 CART は、ジニ指数と分散削減を指標として使用して、分割のしきい値を決定します。分類木と回帰木の場合、CART はジニ係数を使用してデータセットの純度を測定し、決定木を分割することで分類を実装します。 CART アルゴリズムは、マルチクラス機能にも適しています。回帰決定ツリーの場合、分散を低減した平均二乗誤差が特徴選択基準として使用され、各リーフ ノードの平均値が L2 損失を最小限に抑えるために利用されます。したがって、CART アルゴリズムは、入力データの特性に基づいて最適な分割点を選択し、優れた汎化能力を備えた決定木モデルを構築できます。

ID3 アルゴリズム

ID3 は、貪欲戦略に基づく分類デシジョン ツリー アルゴリズムであり、最大の情報ゲインまたは最小のエントロピーを生み出す最良の特徴を選択してデシジョン ツリーを構築します。各反復で、ID3 アルゴリズムは特徴を 2 つ以上のグループに分割します。通常、ID3 アルゴリズムは、連続変数を使用しない分類問題に適しています。

関連資料: デシジョン ツリー アルゴリズムの原則

デシジョン ツリーの過学習問題

過学習とは、モデルがトレーニング データの特性を過度に強調し、その結果、新しいデータが発生することを意味します。 . または将来の結果の予測が不正確になる可能性があります。トレーニング データをより適切に適合させるために、モデルが生成するノードが多すぎて、デシジョン ツリーが複雑になりすぎて解釈できない場合があります。デシジョン ツリーはトレーニング データの予測には優れていますが、新しいデータに対する予測は不正確になる可能性があります。したがって、モデル パラメーターを調整するか、トレーニング データの量を増やすか、正則化手法を使用することによって、過学習を解決する必要があります。

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