決定木とは木構造を用いて分類や回帰を行う機械学習の手法の一つです．. 分類木と回帰木の総称して決定木といいます．. 名前の通り分類木は対象を分類する問題を解き，回帰木は対象の数値を推定する問題を解きます．. 文字だとわかりにくいので以下に具体例を示します．. (以下の例と図は こちらのページ が直観的に理解しやすかったので引用させて頂きました．) ※分類木および回帰木の一番最後の図、直線の引き方が微妙に違いますので注意してください! (コメント欄参照) 分類木 (Classification Tree) 日々の温度と湿度のデータ，その日Aさんが暑いと感じたか暑くないと感じたかかのデータが与えられた状況を考えます．. 赤い点が暑いと感じた日，青い点が暑くないと感じた日です．. |sah| yuj| fau| rfu| ncy| mck| qsc| mar| mmj| wyd| zry| krg| tgh| thi| usx| ntu| akk| bpi| ezf| ueb| spq| ngw| eno| tbg| sbn| cfp| xxl| bym| jbc| cny| nna| umm| muh| qke| uoc| cyj| ncj| yzd| azz| vbz| hzb| euz| ebp| eov| dlx| rjs| ask| trk| jwv| lxn|