デシジョン・ツリーについて

デシジョン・ツリーとは、データの分類に使用される教師ありの機械学習アルゴリズムです。デシジョン・ツリーのツリー構造はトップダウンで構築され、ルート・ノード、ブランチおよびリーフ・ノードがあります。

Oracle Machine Learning for SQLの一部のアプリケーションでは、モデルの全体的な品質を評価する際に、ある結果または別の結果を予測するための根拠が重要ではない場合があります。別の用途では、決定の理由を説明できることが不可欠となる場合があります。デシジョン・ツリーのルールは、そのような問題のモデルを検証するために使用できます。Naive Bayes同様、デシジョン・ツリー・アルゴリズムは条件付き確率に基づきます。ただし、デシジョン・ツリーでは、Naive Bayesとは異なり、ルールが生成されます。ルールは、ユーザーが理解でき、レコード・セットを識別するためにデータベース内で使用できる条件文です。

たとえば、マーケティングの専門家は、マーケティング・キャンペーンを成功させるために、顧客の各セグメントに関する説明をすべて必要とします。デシジョン・ツリー・アルゴリズムはこのような用途に適しています。

デシジョン・ツリーのルールを使用してモデルを検証します。ルールが特定領域の専門家にとって意味がある場合、これによってモデルが検証されます。