決定木

決定木
学習データ({<x,y>})が複数の特徴量の組(x=<x1,x2,..,xk>)になっている場合
全体を、個々の特徴量(xi [i=1,2,..k])に基いて、細分化する木を作る
最終的な「葉(の要素)」が、y の値のどれかなっていればよい
cf. 20 の扉
問題空間を(答えが同じなる)小さい矩形空間に分割する
分割の条件が特徴量の判断
分割によって、無限空間が有限の選択肢に分類される
注意
特徴量の順を工夫する事によって、効果的に分類できる
特徴量によっては、結果に影響を与えない可能性がある => 省く
決定木生成アルゴリズム
効率よく判断するための特徴量の順を探して、それに基いて決定木を生成