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===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。 ・ 決 ： [けつ] 【名詞】 1. decision 2. vote ・ 定木 ： [じょうぎ] (n) ruler ・ 木 ： [き] 【名詞】 1. tree 2. wood 3. timber
決定木（けっていぎ、decision tree）は、（リスクマネジメントなどの）決定理論の分野において、 決定を行う為のグラフであり、計画を立案して目標に到達するために用いられる。 決定木は、意志決定を助けることを目的として作られる。 決定木は木構造の特別な形である。 ==概説== 機械学習の分野においては決定木は予測モデルであり、ある事項に対する観察結果から、その事項の目標値に関する結論を導く。内部節点は変数に対応し、子節点への枝はその変数の取り得る値を示す。 葉（端点）は、根(root)からの経路によって表される変数値に対して、目的変数の予測値を表す。 データから決定木を作る機械学習の手法のことを決定木学習、あるいはくだけた言い方では単に決定木と呼ぶ。 決定木学習はデータマイニングで良く用いられる方法でもある。その場合、決定木は、葉が分類を表し、枝がその分類に至るまでの特徴の集まりを表すような木構造を示す（文献1）。 決定木の学習は、元となる集合を属性値テストに基づいて部分集合に分割することにより行うことができる（文献1）。 この処理は、すべての部分集合に対して再帰的に繰り返される。 繰り返しは、分割が実行不可能となった場合、または、部分集合の個々の要素が各々1つずつの分類となってしまう段階で終了する。 決定木は、データの集合を表現したり分類化や法則化することを助ける数学的手法、計算手法であるとも言える。データは以下のような形式のレコードである。 (x, y) = （x1, x2, x3…、 xk, y） 従属変数 y は、理解し分類や法則化をおこなう対象であり、残りの変数 x1, x2, x3 等はそれらを行う上で参考となる変数である。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「決定木」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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