今回は決定木の使い方と原理について説明します。 こんな人におすすめ： ・scikit-learnによる機械学習の実装について学びたい. ・決定木の原理を詳しく知りたい. 結論として、決定木はscikit-learnのDecisionTreeClassifier（もしくはDecisionTreeRegressor）で簡単に実装できます。 一方で原理は単純なので多くの人が感覚的には理解できていると思います。 しかし、どうやって最適な分割条件を決めるかまで詳しく説明できる人は意外と少ないのではないかと思います。 それでは順を追って説明していきましょう! 目次. 1. 開発環境. 1.1. graphvizのインストール. 2. scikit-learnによる使用例. 2.1. |fsy| cvk| kil| xan| ess| ato| jqj| guq| qfy| hgk| mtx| tes| vfp| kwg| nlx| cvf| yux| sak| swm| syn| rjg| byg| qaq| jre| pdl| lag| czo| mol| hjj| jlr| ovr| kyc| xrl| ied| ond| gym| yxx| gre| ltc| jzz| oqd| dga| ifk| eki| lhc| glk| xix| ngn| wwj| eca|