Rのディシジョンツリー：コンポーネント、タイプ、構築手順、課題

「Rの決定木」は、実行可能な選択とその結果がどのようになるかをグラフで表したものです。 グラフィカルツリーの形式で表されます。 ツリーのさまざまな部分は、意思決定者のさまざまな活動を表しています。 これは、特定のアクションのさまざまな可能性と結果を視覚的に示す効率的な方法です。

Rでディシジョンツリーを使用する必要があるのはなぜですか？

Rの決定木の重要性に疑問を抱くかもしれません。 デシジョンツリーは、問題とさまざまな解決策だけでなく、考えられるすべてのオプションを示します。 これらのオプションは、より幅広いソリューションを考え出すために意思決定者が直面する課題になる可能性があります。

また、問題のさまざまな考えられる結果を分析し、事前に計画するのにも役立ちます。 包括的なフレームワークを提供するため、さまざまな結果の値も簡単に定量化できます。 これは、条件付き確率が問題になる場合に特に重要です。

Rの決定木のさまざまな部分は何ですか？

デシジョンツリーの意味を理解して解釈するには、デシジョンツリーのさまざまな部分が何であるかを理解する必要があります。 デシジョンツリーを見ると、これらの用語に頻繁に出くわす可能性があります。

• ノード：ツリーのノードは、発生したイベントまたは意思決定者が行う必要のある選択を表します。
• エッジ：これらは、設定されているさまざまな条件またはルールです。
• ルートノード：これは、サンプルを視覚化した場合の母集団またはサンプル全体を示します。
• 分割：これは、ノードがサブノードに分割される場合です。
• 決定ノード：これらは、さらに分割される特定のサブノードです。
• リーフ：これらは、分割されない最終用語またはノードです。
• 枝刈り：これは、決定ノードのサブノードの削除です。
• ブランチ：これらは、デシジョンツリー全体のサブセクションです。

読む：データサイエンスと意思決定サイエンス

Rで決定木を使用するにはどうすればよいですか？

決定木はRでのみ作成できるため、最初にRをインストールする必要があります。 これはオンラインで非常に迅速に行うことができます。 Rをダウンロードした後、決定木を使用するためのパッケージを作成して視覚化する必要があります。 これを可能にする1つのパッケージは「パーティー」です。 コマンドinstall.package（“ party”）を入力すると、デシジョンツリー表現を使用できます。 決定木も、複雑で監視されたアルゴリズムと見なされます。

Rで決定木はどのように機能しますか？

Rを使用している場合、意思決定ツリーは機械学習やデータマイニングでよく使用されます。この場合に使用される重要な要素は、観測データまたはトレーニングデータです。 この後、包括的なモデルが作成されます。 一連の検証データは、意思決定ツリーをアップグレードおよび改善するためにも使用されます。

詳細： Rプログラミングでのデータの視覚化

さまざまな種類の決定木は何ですか？

最も重要なタイプの決定木は、分類ツリーと回帰ツリーです。 これらは通常、入力と出力がカテゴリ型の場合に使用されます。

分類木：これらは、変数が特定の値のセットを取ることができるツリーモデルです。 これらの場合、葉はクラスラベルを表し、枝は異なる機能の接続詞を表します。 これは通常、「はい」または「いいえ」のタイプのツリーです。

回帰ツリー：連続値を取ることができる変数を持つ決定木があります。

上記のタイプの決定木の両方を組み合わせると、CARTまたは分類ツリーと回帰ツリーが得られます。 これは総称であり、何度か出くわす可能性があります。 これらは、上記の手順を参照しています。 これら2つの違いは、従属変数のタイプ（カテゴリ変数または数値変数）だけです。

Rで決定木を構築するための手順は何ですか？

ステップ1：インポート-分析するデータセットをインポートします。

ステップ2：クリーニング-データセットをクリーニングする必要があります。

ステップ3：トレインまたはテストセットを作成する-これは、ラベルを予測するためにアルゴリズムをトレーニングしてから、推論に使用する必要があることを意味します。
ステップ4：モデルを構築する-これには構文rpart（）が使用されます。 これは、ノードが分割を続け、それ以上分割できないポイントに到達することを意味します。

ステップ5：データセットを予測する-このステップには構文predict （）を使用します。

ステップ6：パフォーマンスの測定-このステップは、マトリックスの精度を示します。

ステップ7：ハイパーパラメーターを調整する-フィットの側面を制御するために、決定木にはさまざまなパラメーターがあります。 パラメータは、rpart.control（）関数を使用して制御できます。

また読む：初心者のためのRチュートリアル

Rでデシジョンツリーを使用する際の課題は何ですか？

剪定は退屈なプロセスになる可能性があり、正確な表現を得るには慎重に行う必要があります。 また、わずかな変更でも不安定になる可能性があります。 そのため、揮発性が高く、ユーザー、特に初心者にとっては厄介な場合があります。 さらに、いくつかのケースでは、望ましい結果と結果を生み出すことができない場合があります。

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まとめ

結果がどうなるかを認識しながら最適な選択を行いたい場合は、Rでデシジョンツリーを使用する方法を知っていることを確認してください。これは、発生する可能性のあるものと発生しない可能性のあるものの概略図です。 決定木のいくつかの異なるコンポーネントがあり、それらは上で説明されています。 これは、使用するのに人気があり強力な機械学習アルゴリズムです。