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決定木とは?特徴や活用事例を分かりやすく解説
決定木は、データをカテゴリに分類する機械学習の手法で、視覚的に結果を表現することができる。回帰分析とは異なり、カテゴリ分類に特化している。決定木分析のメリットとして、結果の視覚的な理解、前準備の少なさ、高い汎用性、そして分類と回帰の双方に使用できる点が挙げられる。ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせた手法で、高い精度を持つことが知られている。決定木分析は、言語処理、ゲーム理論、言語モデル作成、ビジネス分析など、多岐にわたる分野での活用が見られる。