保護中: 決定木アルゴリズム(3)ルール分類概要 アルゴリズム:Algorithms Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2023.05.21 2021.05.17 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] 決定木アルゴリズム(3)ルール分類概要 […]
[…] ブレット・ランツによる「Rによる機械学習」から、「第5章 分割統治– 決定木と分類ルールを使った分類」より。前回はルール分類器の概要について述べた。今回はRを使ったルールの抽出について述べる。 […]
[…] データサイエンティストのクリストフ・モルナル（Christoph Molnar）氏が著した『解釈可能な機械学習──ブラックボックス化したモデルを説明可能にするためのガイド』の日本語訳がWeb上で無料公開されている。前回は決定木について述べた。今回は決定規則について述べる。 […]
[…] 決定木アルゴリズム(3) ルール抽出 […]
[…] それらを見つけるアルゴリズムとして、古典的なアプローチとしては、前向き推論と後ろ向き推論がある。また機械学習的なものとしては、関係性を求める関係学習、決定木を用いたルール推論、シーケンシャルパターンマイニング、あるいは確率的生成手法等様々なアプローチがある。 […]
[…] 決定木アルゴリズム(3) ルール抽出 […]
[…] 決定木アルゴリズム(3) ルール抽出 […]
[…] Rでの決定木によるルール抽出 […]
[…] それらを見つけるアルゴリズムとして、古典的なアプローチとしては、前向き推論と後ろ向き推論がある。また機械学習的なものとしては、関係性を求める関係学習、決定木を用いたルール推論、シーケンシャルパターンマイニング、あるいは確率的生成手法等様々なアプローチがある。 […]