決定木 の変更点

• 追加された行はこの色です。
• 削除された行はこの色です。
• 決定木 へ行く。

* 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