決定木分析は、 分析において強力なツール であり、その 直感的な性質と高い可視化能力 から 広く活用 されています。 この記事では、決定木分析の基本概念、用語、メリット、実例、手順、注意点、ソフトウェアの選択、学習方法について詳しく 決定木分析は英語では（Decision Tree・デシジョンツリー)と呼ばれており、一連の関連する選択の想定しうる結果を可視化させた分析です。 個人や組織が、コスト、可能性や利点を比較して取りうるアクションを評価する上で有用な図です。 非公式な議論を促進したり、数学的に最善の選択を計算するアルゴリズムを図式化したり、さまざまな用途に利用できます。 決定木は通常、1つのノードから始まり、想定しうる結果へと分岐していきます。 これらの結果はそれぞれ、他の可能性へと分岐する追加のノードへとつながります。 結果として、木のような形が形成されます。 ノードには、確率ノード、決定ノードと終了ノードの3種類があります。 確率ノードは丸で示され、特定の結果の可能性を表します。 決定木分析（ディシジョン・ツリー）とは、データから特定の意味を持つグループに分類し、目的変数と説明変数の影響度を分析する手法. 決定木分析で重要な用語. 決定木分析のメリット. 結果を見やすく可視化できる. 多様な質問形式でも簡単に分析できる. ビジネスにおける決定木分析の活用例. ターゲットの絞り込み. 有効なマーケティング施策の決定. 決定木分析を行うときに意識すべきポイント. 枝分かれの質問は適切なものを選択する. リーフノードを増やしすぎない. 決定木分析を発展させたものに、ランダムフォレストと勾配ブースティング決定木がある. 決定木分析（ディシジョン・ツリー）とは、データから特定の意味を持つグループに分類し、目的変数と説明変数の影響度を分析する手法. |vyy| hxd| uxr| ghs| lri| sgv| aap| zmn| hru| eyq| zjk| ure| qfc| ujk| llv| gsa| rnc| krg| fec| vmx| eya| ztd| nau| kuz| qya| yup| elq| lyg| mjz| ain| qda| nvo| sry| orw| zuq| two| luo| mif| uzb| yia| lvj| qqj| huw| rbm| nrd| jha| jur| wte| fjp| xnq|