決定木とは
決定木（Decision Tree）は機械学習の一つで、データを分類するためのモデルです。決定木はデータを木の形に分岐していきます。以下に決定木の特徴をあげてみます。
- 分かりやすさ：決定木はその名の通りデータを木の形に振り分ける形式で表現されるため、人間が理解しやすく結果の説明がしやすいです。
- 特徴量の自動選択：決定木は自動的に重要な特徴量を選択します。これによりモデルの解釈性が向上します。
- 過学習しやすい：決定木は過学習（overfitting）しやすいという欠点もあります。これは、モデルが訓練データに対して高い精度を示す一方で、新しい未知のデータに対してはうまく機能しないという現象です。
Pythonでの決定木の実装
Pythonの機械学習ライブラリである「scikit-learn」を使って決定木のモデルを作成し、学習させる方法を紹介します。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# データの準備
iris = load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
# データの分割
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=8)
# モデルの読み込み
model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=8)
# モデルの学習
model.fit(train_x, train_y)
# スコアの計算
score = model.score(train_x, train_y)
print(score)
このコードでは、まずsklearn.datasetsからload_irisをインポートしてアヤメのデータセットをロードします。次に、sklearn.model_selectionからtrain_test_splitをインポートしてデータを訓練データとテストデータに分割します。そして、sklearn.treeからDecisionTreeClassifierをインポートして決定木のモデルを作成します。最後に、作成したモデルを訓練データで学習させ、スコアを計算します。
以上がPythonで決定木を理解し、実装する方法です。この記事がPythonと決定木の理解に役立つことを願っています。.