決定木は、データを元に「はい」か「いいえ」の質問を繰り返すことで、ある結論にたどり着くための道筋を示すものです。
様々なデータ分析で活用されており、なぜその結論になったのかを視覚的に理解することができます。
ここでは、「決定木（Decision Tree）」について、さらに詳しく解説いたします。
決定木の概要
決定木（ディシジョンツリー）は、AI（人工知能）やデータ分析の分野でよく使われるアルゴリズムの一つです。
このアルゴリズムは、木のような構造を持ち、データをもとに意思決定を行うためのルールを視覚的に表現します。
これにより、どのようにして特定の結果に到達するのかを直感的に理解できる点が特徴です。
決定木の構造
- ルートノード（Root Node）
これは木の最上部にあるノードで、データセットの最初の分岐点となります。ここでは最初の意思決定が行われます。 - 内部ノード（Internal Node）
ルートノードから枝分かれしていく中間のノードで、さらなる意思決定が行われます。各内部ノードは、特定の特徴（例えば「温度が30度以上か？」）に基づいてデータを分岐させます。 - 葉ノード（Leaf Node）
決定木の終点であり、最終的な予測結果や分類結果を表します。ここに到達すると、決定が確定されます。
決定木の利点
- 直感的な理解
決定木は木の形をしているため、データに基づいた意思決定の過程を視覚的に理解しやすいです。
- 解釈性
他の機械学習アルゴリズムと比べて、どのようにして結論に達したのかが明確で、結果を説明しやすいです。
- 多用途
分類問題（例: 犬か猫かを予測する）や回帰問題（例: 家の価格を予測する）に対応できます。
決定木の短所
- 過学習（Overfitting）のリスク
決定木があまりにも複雑になりすぎると、トレーニングデータに対して過度に適応してしまい、新しいデータに対してはうまく機能しなくなることがあります。
- バイアスの影響
不均衡なデータセットや、少数派のデータに対してバイアスがかかりやすい傾向があります。
決定木の活用例
- 医療
患者の症状に基づいて、どの治療法が最適かを判断する際に使用されます。
- 金融
クレジットカードの申請が承認されるか否かの判断に使用されます。
- マーケティング
顧客が特定の商品を購入するかどうかの予測に活用されます。
決定木の改善方法
決定木の弱点を補うためのいくつかの改善方法もあります。
ランダムフォレスト（Random Forest）やブースティング（Boosting）といったアンサンブル学習を利用することで、過学習のリスクを軽減し、より高精度な予測が可能になります。
まとめ
決定木は、シンプルで理解しやすい機械学習アルゴリズムの一つであり、データのパターンを可視化して意思決定のプロセスを明確に示すことができます。
しかし、過学習のリスクやバイアスの問題もあるため、適切な対策を講じることが重要です。
特に、複数の決定木を組み合わせたアンサンブル学習が、決定木の性能をさらに向上させる手段として有効です。
