保護中: 決定木アルゴリズム(1)概要
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アルゴリズム:Algorithms"機械仕掛けの神"の創り方
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コメント
[…] 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。前回は決定木のアルゴリズムの概要について述べた。今回はRを使ったクラスタリングについて述べる。 […]
[…] 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。 […]
[…] FriedmanとPopescuにより2008年に提案されたRuleFitアルゴリズムは、元の特徴量と決定規則である多数の新しい特徴量を用いて、スパース線形モデルを学習することで、特徴間の相互作用を結合したスパース線形モデルの学習に使われる。生成される特徴量は、決定木から分割された決定を結合し、規則とすることで、木を通る各パスを決定規則に変換することで自動的に生成される。 […]
[…] 決定木アルゴリズム(1) 概要 […]
[…] 決定木 決定木分類器は，連続的に適用されるルールのセットを学習し、最終的に判断を下すことができる。 従来の手法は、数値で表現されるため、人間が簡単に解釈できないという欠点があったが、決定木にはこのような欠点はない。あるカテゴリーの決定木を学習する方法としては、分割統治戦略が考えられる。それらを用いると特徴とそのカテゴリで特徴付けられたインスタンスの学習セットTにおいて、母集団を（カテゴリのセットに関して）最もよく識別する特徴f1が選択される。そして、Tは2つの部分集合に分割されたとき、特徴f1に対応する部分集合T yesと、この特徴を持たない部分集合no 1 yes no T1の2つの部分集合に分けられる。 この手順をT1とT1に再帰的に適用する。サブセット内のすべてのインスタンスが同じカテゴリーに割り当てられた場合は停止する。決定木学習器は、実際のカテゴリへの割り当てを葉に持つルールの木を生成する。決定木学習器は、木を大幅に単純化することができれば、インスタンスの一部が誤って分類されていても許容し、受け入れることができる。これは、トレーニングセットにエラーがある場合に有効となる。 […]
[…] 決定木アルゴリズム(1) 概要 […]
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[…] 単純な線形回帰モデルやロジスティック回帰モデルでは、特徴量と結果が非線形の時や、特徴量の間に相互作用がある場合には推定に失敗する。決定木を用いたモデルを用いることで、これらに対する解を見つける事ができる。 […]
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