決定木

決定木は、入力データに基づいて意思決定や予測を行うために使われる教師あり学習アルゴリズムです。各内部ノードは属性のテストを表し、各枝はそのテストの結果を、各葉ノードはクラスラベルや連続値を表します。

決定木の主な構成要素

1. ルートノード：全体のデータセットと最初の意思決定を表します。
2. 内部ノード：属性に関する意思決定やテストを表します。各内部ノードには1本以上の枝があります。
3. 枝：意思決定やテストの結果を表し、次のノードへと繋がります。
4. 葉ノード（終端ノード）：これ以上分岐しない最終的な決定や予測を表します。

決定木の構造

決定木は、ルートノードから始まり、属性の値に基づいて枝分かれします。これらの枝は内部ノードへと繋がり、さらに分割が繰り返されて葉ノードに到達します。ルートから葉ノードまでの経路が意思決定ルールになります。

決定木の動作原理

決定木の構築プロセスはいくつかのステップからなります：

1. 最適な属性の選択：ジニ不純度、エントロピー、情報利得などの指標を使い、データを分割する最適な属性を選びます。
2. データセットの分割：選んだ属性に基づいてデータセットをサブセットに分割します。
3. 処理の繰り返し：このプロセスを各サブセットで再帰的に繰り返し、停止条件（すべてのノードが同じクラスに属する、または事前に定めた深さに到達するなど）に達するまで新たな内部ノードや葉ノードを作成します。

分割指標

• ジニ不純度：ランダムに選んだ要素が誤分類される確率を測ります。
• エントロピー：データセット内の無秩序さや不純度の度合いを測ります。
• 情報利得：属性によるデータ分割でエントロピーや不純度がどれだけ減少するかを測ります。

決定木の利点

• 理解しやすい：木構造で直感的かつ解釈しやすいです。
• 汎用性が高い：分類・回帰の両方に利用できます。
• 非パラメトリック：データの分布仮定が不要です。
• 数値・カテゴリデータの両方に対応：さまざまなデータタイプを処理できます。

決定木の欠点

• 過学習しやすい：複雑化しすぎて学習データに過剰適合します。
• 不安定：データが少し変わるだけで全く異なる木になることがあります。
• バイアス：階層が多い属性にバイアスがかかる場合があります。

AI分野における決定木の応用

決定木は非常に汎用性が高く、さまざまな分野で活用されています：

• 医療：患者データに基づく疾患の診断
• 金融：信用スコアリングやリスク評価
• マーケティング：顧客セグメンテーションやターゲティング
• 製造：品質管理や欠陥検出