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決定木学習 目的 あらかじめ分類しておいたデータ集合の法則性を推定し,決定木を自動的に生成すること... 決定木学習 目的 あらかじめ分類しておいたデータ集合の法則性を推定し,決定木を自動的に生成すること. > 決定木 属性・属性値ペアのリストとして与えら れるデータを受取り,それをあらかじめ定められた概 念(カテゴリ)のどれに属すかを決定する装置 (注意) ここでは,簡単のためにあらかじめ与えられた一つの概念に 属すかどうかを決定する装置とする.つまり,決定木はブール関数をあらわ すこととする. [葉ノード]: 概念 (ここではブール値) [中間ノード]: 属性値のテスト テストの結果が n 通りあるときは,それぞれの結果に対して n 個のアー クをもつ. 各中間ノードにおけるテストとしては唯一の属性値の検査だけが許され る. (決定木の例1: 卒業の判定) (決定木の例2: みかんの上/並の判定) 決定木の良さ 一般に同じ判別をする決定木は多数ある. (トレーニングデータの例) このトレー