意志決定のためのデータサイエンス講座 【第三回】決定木分析:要因を分析し、将来を予測する 工藤 卓哉 [著] / 保科 学世[著] / 佐伯 隆[著] / 飯澤 拓 [著] / 石田 精一郎[著] 更新日: 2016/02/17 公開日: 2014/11/25 Focus ビッグデータ 通知 目次 Page 1 1.多くのビジネスシーンで利用される決定木分析 決定木分析の概要 Page 2 2.類似の分析手法との比較したときの決定木の特徴 分類経過を可視化できる「分類器」としての決定木 質的データと量的データが混在するデータセットや欠損値を含んだデータセットを分析可能 クラスター分析を利用した顧客セグメンテーションと決定木 Page 3 3.Rを使った決定木分析 タイタニック号乗船者のデータを使った決定木の構築 (1) rpartおよびrpart.plotパッケージの導入 (2) データセットの読み込みとデータフレームへの変換 「Titanic」データをデータフレームに変換 (3) データセットの確認 (4)決定木分析の実施 (5) 分析結果の確認 (6) 樹形図の描画 (7) 決定木の読み取り CART法でのデータ分割アルゴリズム Page 4 4. 決定木分析の弱点と対処方法 弱点1:分析モデルのオーバーフィッティング 「枝刈り」前の決定木の構築 CART法での「枝刈り」のポイントの確認 「枝刈り」の実行 弱点2:データによって、作成されるモデルが大きく変わることがある (1) 対話的アプローチ (2)アンサンブル学習を使った堅牢性の向上 Page 5 5. まとめ 会員登録無料すると、続きをお読みいただけます 新規会員登録無料のご案内 ・全ての過去記事が閲覧できます ・会員限定メルマガを受信できます メールバックナンバー 新規会員登録無料 ログイン Page 1 1.多くのビジネスシーンで利用される決定木分析 決定木分析の概要 Page 2 2.類似の分析手法との比較したときの決定木の特徴 分類経過を可視化できる「分類器」としての決定木 質的データと量的データが混在するデータセットや欠損値を含んだデータセットを分析可能 クラスター分析を利用した顧客セグメンテーションと決定木 Page 3 3.Rを使った決定木分析 タイタニック号乗船者のデータを使った決定木の構築 (1) rpartおよびrpart.plotパッケージの導入 (2) データセットの読み込みとデータフレームへの変換 「Titanic」データをデータフレームに変換 (3) データセットの確認 (4)決定木分析の実施 (5) 分析結果の確認 (6) 樹形図の描画 (7) 決定木の読み取り CART法でのデータ分割アルゴリズム Page 4 4. 決定木分析の弱点と対処方法 弱点1:分析モデルのオーバーフィッティング 「枝刈り」前の決定木の構築 CART法での「枝刈り」のポイントの確認 「枝刈り」の実行 弱点2:データによって、作成されるモデルが大きく変わることがある (1) 対話的アプローチ (2)アンサンブル学習を使った堅牢性の向上 Page 5 5. まとめ 次のページ3.Rを使った決定木分析 1 2 3 4 5 PREV NEXT この記事は参考になりましたか? 0参考になった 印刷用を表示 関連リンク 【第二回】アソシエーション分析:購買分析からレコメンデーション応用まで はじめに機械学習の話をしよう 意志決定のためのデータサイエンス講座連載記事一覧 【第九回】経路探索(後編) R言語と地図データによる実行 【第八回】経路探索(前編) アルゴリズムとビジネスへの適用 【第七回】クラスタ分析 (後編) 「R」を使ったクラスタ分析 もっと読む この記事の著者 工藤 卓哉 (クドウ タクヤ) ※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です この著者の最近の執筆記事 保科 学世(ホシナ ガクセ) ※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です この著者の最近の執筆記事 佐伯 隆(サエキ タカシ) ※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です この著者の最近の執筆記事 飯澤 拓 (イイザワ ヒラク) ※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です この著者の最近の執筆記事 石田 精一郎(イシダセイイチロウ) ※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です この著者の最近の執筆記事 この記事は参考になりましたか? 0 参考になった この記事をシェア 通知 シェア EnterpriseZine(エンタープライズジン) enterprisezine.jp https://enterprisezine.jp/lib/img/cmn/logo2.png https://enterprisezine.jp/article/detail/6323 2016/02/17 14:55