デシジョンツリー

デシジョンツリーの仕組み

決定木は、いくつかの入力特徴に基づいてターゲット変数の値を予測するモデルを作成することにより、データから学習する。これは教師あり学習の一種であり、ラベル付けされた学習データが必要である。木は、ターゲット変数を最もよく分離する特徴に基づいてデータを再帰的に分割することによって構築される。CART (Classification and Regression Trees)やID3のような一般的なアルゴリズムは、ジニ不純度や情報利得などの基準を使用して、各ノードで最適な分割を決定する。このプロセスは、最大深度に達するか、1つのクラスからのサンプルだけを持つノードを持つなど、停止基準が満たされるまで続けられる。

種類とバリエーション

2つの主なタイプは、分類木（離散的なクラス・ラベルを予測する）と回帰木（連続的な数値を予測する）である。単一の決定木は有用であるが、時にはエラーや不安定になりやすい。これに対処するため、ランダムフォレストのようなアンサンブル手法は、複数の決定木を組み合わせて予測性能とオーバーフィットに対するロバスト性を向上させる。

メリットとデメリット

決定木にはいくつかの利点がある：

• 解釈のしやすさ：フローチャートの構造は視覚化しやすく、説明しやすい。
• 最小限のデータ準備：他の手法に比べてデータの前処理が少なくて済むことが多く、数値データもカテゴリーデータも自然に扱うことができる。
• 特徴の重要性：暗黙のうちに特徴選択を行い、どの特徴が意思決定プロセスにおいて最も影響力があるかを示す。

しかし、欠点もある：

• 過剰適合：木が複雑になりすぎて学習データにフィットしすぎ、新しいデータにうまく汎化できなくなることがある。プルーニングのようなテクニックは、木を単純化し、これに対抗するために使用される。
• 不安定：データのわずかな変化により、ツリー構造が大きく異なることがある。
• 偏り:データセットの中でいくつかのクラスが優位に立つと、ツリーに偏りが生じることがある。

実世界での応用

決定木は様々な分野で応用されている：

• 医療診断：患者の症状や病歴から病気を予測し、明確な判断材料を提供することで医師を支援する。例えば、臨床データに基づいて特定の疾患の危険因子を判断するのに役立つ（ヘルスケアにおける応用例）。これは、ヘルスケアにおけるAIの広範な応用と一致する。
• 財務分析：申込者の情報に基づいてローン申込のリスクを評価するクレジットスコアリングや、株式市場の動きを予測する際に使用される。
• 顧客離れの予測：企業は決定木を使用して、利用パターン、デモグラフィック、およびインタラクション履歴に基づいて離脱する可能性の高い顧客を特定し、プロアクティブなリテンション戦略を可能にする（Kaggleなどのプラットフォームで例を参照）。

他のアルゴリズムとの比較

• ランダムフォレスト：決定木から構築される一方で、ランダムフォレストは多くの木にわたる予測を平均化し、一般的に単一の木よりも高い精度と優れた一般化を提供する。
• サポートベクターマシン（SVM）： SVMは、クラスを分離する最適な超平面を見つけることを目的とし、高次元空間ではよく機能するが、決定木のような直接的な解釈性はない。
• ニューラルネットワーク（NN）： ニューラル・ネットワーク、特に次のようなモデルで使われるディープ・ニューラル・ネットワーク。 Ultralytics YOLOのようなモデルで使用されるニューラル・ネットワークは、非常に複雑で非線形な関係をモデル化することができますが、決定木よりも解釈しにくい（ブラックボックス）のが一般的です。

決定木は、その単純さ、解釈のしやすさ、より複雑なモデルのためのビルディングブロックとしての有用性から、MLにおける基本的なアルゴリズムであり続けている。Scikit-learnのような一般的なライブラリで広く実装されている。