デシジョン・ツリーのルール
デシジョン・ツリーのルールについて説明します。
Oracle Machine Learning for SQLでは、ルールを提供するアルゴリズムがいくつかサポートされています。デシジョン・ツリーの他にも、クラスタリング・アルゴリズムでは、クラスタのメンバーによって共有される条件を記述するルールが提供され、相関ルールでは、属性間の相関を記述するルールが提供されます。
ルールではモデルの透明性が提供され、モデルの内部機構について知ることができます。ルールは、モデルの予測の根拠を示します。Oracle Machine Learning for SQLは、高水準のモデル透過性をサポートしています。ルールが提供されるのは一部のアルゴリズムですが、モデルの詳細はすべてのアルゴリズムで提供されます。モデルの詳細を調べて、アルゴリズムによる属性の内部的な処理方法(変換や逆変換など)を決定できます。透明性については、『Oracle Machine Learning for SQLユーザーズ・ガイド』のデータ準備の説明およびモデル構築の説明を参照してください。
次の図に、デシジョン・ツリー・モデルによって生成されるルールを示します。このルールは、ポイント・カードが与えられている場合に顧客が消費を増やす確率を予測するデシジョン・ツリーから生成されています。ターゲット値の0は消費を増やす可能性がないことを、1は増やす可能性があることを意味しています。
図で示されているルールは、次の条件文を表しています。
IF
(current residence > 3.5 and has college degree and is single)
THEN
predicted target value = 0
このルールは完全なルールです。サロゲート・ルールは適用時に使用できる関連属性で、分割に必要な属性がない場合に使用されます。