「決定木」の版間の差分

このタグが貼られたのは 2018-08ではなく 2017年8月11日 (金) 04:42 (UTC)であることを履歴で確認
(+要検証範囲)
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決定木の学習は、元となる[[集合]]を属性値テストに基づいて部分集合に分割することにより行うことができる{{sfn|Menzies|Hu|2003}}。
この処理は、すべての部分集合に対して再帰的に繰り返される。
{{要検証範囲|繰り返しは、分割が実行不可能となった場合、または、部分集合の個々の要素が各々1つずつの分類となってしまう段階で終了する。|date=20182017-08|title=停止条件に不純度(inpurity)を使ったり、過学習(overfitting)を避けるために枝刈り(pruning)をすることもあるのでは?}}
 
決定木は、データの集合を表現したり分類化や法則化することを助ける数学的手法、計算手法であるとも言える。データは以下のような形式のレコードである。
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