この記事では、初心者にも理解しやすい形で「決定木」について解説します。決定木は、データを分析し分類や予測を行うための重要な手法です。
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決定木とは？
決定木は、複数の条件に従いデータを分類するための分析手法です。データの特徴をもとに木構造を用いて分岐し、最終的に分類結果に到達します。
わかりやすい具体的な例
わかりやすい具体的な例1
例えば、ある顧客の購入行動を予測する場合を考えます。性別や年齢、購買頻度などの特徴から、次に購入する商品を予測するのに決定木を活用できます。これにより、マーケティングの効果が向上します。
graph TD; A[顧客属性] --> B{性別}; B -->|男性| C[商品A]; B -->|女性| D{年齢}; D -->|30歳以下| E[商品B]; D -->|30歳以上| F[商品C];
この例のように、顧客の性別や年齢などを基に商品を選択するフローを示しています。各条件に沿って選択肢が分かれるため、最適な商品が選び出せます。
わかりやすい具体的な例2
また、健康診断のデータを使い、特定の病気のリスクを予測することにも利用できます。年齢、体重、喫煙歴などの特徴から、病気の可能性を判別できます。
graph TD; A[健康診断データ] --> B{喫煙歴}; B -->|あり| C{年齢}; C -->|40歳以上| D[高リスク]; C -->|40歳未満| E[中リスク]; B -->|なし| F[低リスク];
このフロー図では、喫煙歴と年齢に基づき、病気のリスクレベルを予測しています。データの分岐によって的確にリスクを把握できます。
決定木はどのように考案されたのか
決定木はデータ分析の分野で、効率的にデータを分類する手法として開発されました。1950年代から統計学や機械学習の研究が進む中で、具体的な分類・予測を行う方法として注目されました。
graph TD; A[データ分析の発展] --> B{統計学}; B --> C[分類手法の研究]; C --> D[決定木の誕生];
考案した人の紹介
決定木の考案に貢献した人物には、統計学者や機械学習研究者が含まれます。特に、CART法（Classification and Regression Trees）を開発したLeo Breimanがその代表です。彼は1970年代に、分類問題を解決する手法としての決定木を提案しました。
考案された背景
決定木の開発背景には、産業におけるデータ活用の進展が関係しています。多くの企業が大量のデータを処理する必要性に迫られ、精度の高い分析方法が求められました。その結果、データを直感的に扱える手法として決定木が注目され、広まりました。
決定木を学ぶ上でつまづくポイント
多くの人が決定木を学ぶ際に難しさを感じるのは、分岐条件の設定や、過学習を防ぐための剪定（せんてい）と呼ばれる調整です。また、機械学習の基礎知識が必要であり、用語の理解が課題になることもあります。
決定木の構造
決定木は、根ノードから始まり、各ノードで条件分岐を行い、葉ノードで最終的な分類結果が得られる構造です。各ノードの分岐基準が正確に設定されているほど、決定木の精度は向上します。
graph TD; A[根ノード] --> B[分岐ノード1]; B --> C[葉ノード1]; B --> D[葉ノード2];
決定木を利用する場面
決定木は、分類や予測のために、医療、マーケティング、金融分野などで利用されています。
利用するケース1
医療において、患者の診断や治療法の選択に決定木が用いられます。特に、患者の既往歴や症状に基づき、最適な診断手法や治療計画を決定する際に有効です。
graph TD; A[患者データ] --> B{既往歴の有無}; B -->|有| C[治療法A]; B -->|無| D[治療法B];
利用するケース2
金融業界でも、決定木は信用リスクの評価に利用されます。顧客の収入や信用履歴に基づき、リスクの高低を判別し、融資の判断材料とします。
graph TD; A[顧客情報] --> B{収入の多寡}; B -->|高| C[低リスク]; B -->|低| D[高リスク];
さらに賢くなる豆知識
決定木は、データの再現性が高く、解釈が容易な点が特徴です。しかし、データの分岐が細かくなるほど、過学習のリスクも高まります。このため、適切な剪定が重要です。
あわせてこれも押さえよう！
決定木の理解において、あわせて学ぶ必要があるAIについて5個のキーワードを挙げて、それぞれを簡単に説明します。
- ランダムフォレスト
- ブースティング
- ニューラルネットワーク
- サポートベクターマシン (SVM)
- クラスタリング
複数の決定木を組み合わせて精度を高める手法です。
学習の過程で弱い分類器を強化し、精度を上げる手法です。
人間の脳の構造を模したAIモデルで、複雑なパターンを捉えるのに適しています。
データを分類するための境界線を学習する手法です。
データをグループ化し、構造を見つけ出すための手法です。
まとめ
決定木を理解することで、データの分類・予測の精度を上げることができます。仕事の場面でも活用可能な知識であり、データに基づく意思決定を行う上で非常に役立ちます。
