人工知能と機械学習の基礎

人工知能（AI）と機械学習（ML）は、近年のテクノロジーの進化により急速に発展しています。これらの技術は、データを分析し、パターンを見つけ、予測を行うために使用されます。特に、機械学習はデータから学習し、経験を基に改善する能力を持っています。この記事では、機械学習の中でも特に人気のある「決定木」について詳しく説明します。

決定木とは何か

決定木は、データを分類または回帰するためのモデルの一つです。木構造を持ち、各ノードがデータの特徴に基づいて分岐します。最終的にはリーフノードに到達し、そこに分類結果や予測値が格納されます。このシンプルで直感的な構造は、決定木が非常に人気のある手法である理由の一つです。

決定木の基本的な用語

決定木を理解するためには、いくつかの基本的な用語を知っておく必要があります。

– **ノード**: データの特徴に基づいて分岐するポイント。
– **リーフノード**: 最終的な結果が示されるノード。分類の場合はクラスラベル、回帰の場合は数値が格納されます。
– **エッジ**: ノード間の接続を示す線。特定の条件に基づいてデータがどのように分岐するかを示します。
– **深さ**: 決定木のルートからリーフノードまでの最長経路の長さ。
– **分割**: データを異なるグループに分けるプロセス。

決定木のアルゴリズム

決定木の構築には、いくつかのアルゴリズムがありますが、最も一般的なのはID3、C4.5、CART（Classification and Regression Trees）です。これらのアルゴリズムは、データの分割基準を決定するために異なる方法を使用します。

– **ID3**: 情報利得を基に分割を行います。情報利得は、分割後の不確実性の減少を示します。
– **C4.5**: ID3の改良版で、連続値の属性や欠損値を扱うことができます。
– **CART**: 分類と回帰の両方をサポートし、二分木を生成します。ジニ不純度や平均二乗誤差を基に分割します。