決定木

決定木とは、データの分類や予測を行う際に用いられる機械学習の手法の一つです。決定木は、木構造のモデルで、データの特徴に基づいて段階的に分類を行います。

決定木は、ルートノードと呼ばれる最初のノードから始まり、データの特徴に基づいて各ノードで分岐を行います。各分岐は、データが満たす条件に基づいて行われ、リーフノードと呼ばれる最終的な分類結果に到達します。

決定木は、データの分類や予測に有効であり、特にデータの特徴が複雑な場合に有効です。また、決定木は、結果を視覚的に表現しやすいため、データの分析や理解に役立ちます。