* 決定木 (decision tree) [#m5cafd97]

//ここには %項目の説明を書いてください.

木構造のクラス分類のためのモデル.
[[識別]]すべき対象はルートノードから比較を開始する.
各ノードには条件があり,対象との比較によって,たどるべき子ノードが決まる.
葉ノードにたどり着くと,その対象が分類されるべきクラスが分かる.

学習が高速で,規則を人間が見やすいという利点があるが,予測精度はそれほど良くないといわれる.

> -- しましま

**関連項目 [#f7dec9b6]

//関連する%項目%をリストしてください.

-[[decision tree]]
#br
-[[C4.5]]
-[[ID3]]
-[[CART]]
-[[回帰木]]
-[[分割統治アルゴリズム]]
-[[ランダムフォレスト]]
#br
-[[検索:決定木]]

** リンク集 [#hf033c6e]

-[[Decision Trees & Data Mining>http://www.decisiontrees.net/]]
-[[Decision Trees>http://www.autonlab.org/tutorials/dtree.html]] @ Andrew Moore
#br
-[[Wikipedia:Decision_tree]]

*** Freeware [#sb3cef2e]

-[[mloss:decision-tree-learning]], [[mloss:decision-trees]]
-[[Weka]]: Javaによる実装であるJ4.8が利用できる.
-[[C4.5>http://www.rulequest.com/Personal/]]:Quinlan自身によるC4.5の実装
-[[SMILES>http://www.dsic.upv.es/~flip/smiles/]]:決定木の拡張手法
-[[AI-Categorizer@CPAN>http://search.cpan.org/~kwilliams/AI-Categorizer/]]:perlのモジュール

** 関連文献 [#r6277809]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-[[Book/人工知能学事典]] 5-16節
-[[Book/Machine Learning]] 3章
-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 14.4章
-[[Book/データマイニングの基礎]] 2.1節
-[[Book/パターン認識(Rで学ぶデータサイエンス5)]] 10章

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