分割

デシジョン・ツリーでは、同種メトリック(ジニとエントロピなど)を使用して、最も同質の子ノードが作成されます。

デシジョン・ツリー・アルゴリズムでは、トレーニング・プロセスの間に、ケース(レコード)のセットを2つの子ノードに分割する最も効率的な方法を繰り返し見つける必要があります。Oracle Machine Learningでは、この分岐の計算用に2つの同種メトリック(ジニおよびエントロピ)を使用できます。デフォルトのメトリックはジニです。

同種メトリックは、代替の分岐条件の質を評価し、最も同種の子ノードを生成する条件を選択します。同種は、純正とも呼ばれ、生成される子ノードが同じターゲット値を持つケースから構成されている度合いを指します。目標は、子ノードの純正度を最大限に高めることにあります。たとえば、ターゲットがyesまたはno(消費を増やす、または増やさない)のいずれかとなる場合、ほとんどのケースが消費を増やす、またはほとんどのケースが消費を増やさないノードを生成することが目標となります。