(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
与えられた問題の解決のために使用する判断規則を生成する判断規則生成装置において、
データの性質を表す属性とデータに与えられた判断を表す分類クラスとからなる訓練事例を入力する訓練事例入力手段と、
前記判断規則を前記属性が割り当てられた分岐ノードと前記分類クラスが割り当てられた末端ノード、および各ノード間を結び前記属性の属性値がラベル付けされた枝からなる決定木の形式で格納する判断規則格納手段と、
前記訓練事例入力手段により入力された訓練事例の属性を前記判断規則格納手段に格納されている決定木形式の判断規則に適用して該訓練事例の分類クラスを判定し、この判定結果が該訓練事例の分類クラスと一致するか否かを判定することにより、該訓練事例に対する該判断規則を正解および不正解の形で評価する判断規則評価手段と、
前記判断規則評価手段の評価結果を前記決定木形式の判断規則の各ノードにおける正解数および不正解数の形で格納する評価結果格納手段と、
前記評価結果格納手段に格納された評価結果に基づいて、前記訓練事例入力手段により入力された訓練事例のうち所定の評価基準を満たす訓練事例を格納する訓練事例格納手段と、
前記訓練事例格納手段に格納された訓練事例に基づいて、前記判断規則格納手段に格納されている決定木形式の判断規則を該決定木の少なくとも一部を再構成することによって更新する判断規則更新手段と、
前記判断規則更新手段により更新された判断規則を出力する判断規則出力手段とを具備することを特徴とする判断規則生成装置。
【請求項２】
前記評価結果格納手段は、前記訓練事例入力手段に新たな訓練事例が入力されたとき、該新たな訓練事例に基づく前記判断規則評価手段の評価結果を前記正解数および不正解数の形で格納すると共に、これらの正解数および不正解数から計算した不正解率を格納し、
前記訓練事例格納手段は、前記評価結果格納手段に格納された不正解率が第１のしきい値を越えるならば、前記新たな訓練事例を格納することを特徴とする請求項１に記載の判断規則生成装置。
【請求項３】
前記訓練事例格納手段は、格納すべき訓練事例を前記判断規則格納手段に格納された決定木形式の判断規則の末端ノードに付加する形で格納することを特徴とする請求項１または２に記載の判断規則生成装置。
【請求項４】
前記訓練事例格納手段は、格納すべき訓練事例を前記判断規則格納手段に格納された決定木形式の判断規則の末端ノードに格納し、
前記判断規則更新手段は、前記訓練事例が前記判断規則格納手段に格納されている決定木形式の判断規則の各ノード以下に格納されている訓練事例の絶対数が第２のしきい値を越えているとき決定木の該ノード以下の部分を再構成することによって該判断規則を更新することを特徴とする請求項１ないし３のいずれかに記載の判断規則生成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、制御問題や診断問題などの与えられた問題を解決するために使用する判断規則を生成する判断規則生成装置に係り、特に蓄積されたデータと過去に生成された判断規則から判断規則を現状に合うように自動的に更新して生成する判断規則生成装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
各種製造業における機器制御などの制御問題や、各種サービス業における需要予測などの診断問題においては、その問題を解決するために、例えば制御対象や診断対象の状態を所定の判断規則によって判断する。このような判断規則の表現方法の一つとして、決定木が知られている。決定木形式の判断規則は、データの性質を表す属性が割り当てられた分岐ノードと、データに与えられた判断を表す分類クラスが割り当てられた末端ノード、およびノードとノードを結び付ける属性値をラベル付けした枝から構成される。
【０００３】
判断規則は、与えられる環境の変化に従って、常に現状に合った規則となるように更新される必要がある。決定木形式の判断規則を漸進的に更新する方法としては、例えばＰ．Ｅ．Ｕｔｇｏｆｆ，Ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅｓ（１９８９年），Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，４，１６１−１８６（文献１）に記載されたＩＤ５Ｒアルゴリズムが知られている。このＩＤ５Ｒアルゴリズムでは、入力された訓練事例を全て格納しておき、新たに訓練事例が入力される毎に、格納されている訓練事例を参照して、分岐ノードにラベル付けされている性質が適当か否かを判定するための評価値を計算する。そして、最も高い評価値を持つ性質が分岐ノードにラベル付けされていない時に、該分岐ノードにラベル付けされている性質を最も高い評価値を持つ性質に変更し、該分岐ノード以下の部分決定木を更新することにより、決定木を漸進的に更新してゆく。
【０００４】
このように、ＩＤ５Ｒアルゴリズムでは決定木形式の判断規則を更新するために、入力された全ての訓練事例を格納しておかなければならない。従って、訓練事例を格納するために膨大なメモリ量を必要とする。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、訓練事例から決定木形式の判断規則を漸進的に更新する従来の技術では、入力された全ての訓練事例を格納しておかなければならず、膨大なメモリ量を必要とするという問題があった。
【０００６】
本発明は、このような問題点を解消すべくなされたもので、入力された全ての訓練事例を格納することなく漸進的に判断規則を更新して生成することができる判断規則生成装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、本発明による判断規則生成装置は、与えられた問題の解決のために使用する判断規則を生成する判断規則生成装置において、データの性質を表す属性とデータに与えられた判断を表す分類クラスとからなる訓練事例を入力する訓練事例入力手段と、前記判断規則を前記属性が割り当てられた分岐ノードと前記分類クラスが割り当てられた末端ノード、および各ノード間を結び前記属性の属性値がラベル付けされた枝からなる決定木の形式で格納する判断規則格納手段と、前記訓練事例入力手段により入力された訓練事例の属性を前記判断規則格納手段に格納されている決定木形式の判断規則に適用して該訓練事例の分類クラスを判定し、この判定結果が該訓練事例の分類クラスと一致するか否かを判定することにより、該訓練事例に対する該判断規則を正解および不正解の形で評価する判断規則評価手段と、前記判断規則評価手段の評価結果を前記決定木形式の判断規則の各ノードにおける正解数および不正解数の形で格納する評価結果格納手段と、前記評価結果格納手段に格納された評価結果に基づいて、前記訓練事例入力手段により入力された訓練事例のうち所定の評価基準を満たす訓練事例を格納する訓練事例格納手段と、前記訓練事例格納手段に格納された訓練事例に基づいて、前記判断規則格納手段に格納されている決定木形式の判断規則を該決定木の少なくとも一部を再構成することによって更新する判断規則更新手段と、前記判断規則更新手段により更新された判断規則を出力する判断規則出力手段とを具備することを特徴とする。
【０００９】
ここで、前記評価結果格納手段は、前記訓練事例入力手段に新たな訓練事例が入力されたとき、該新たな訓練事例に基づく前記判断規則評価手段の評価結果を前記正解数および不正解数の形で格納すると共に、これらの正解数および不正解数から計算した不正解率を格納し、前記訓練事例格納手段は、前記評価結果格納手段に格納された不正解率が第１のしきい値を越えるならば、前記新たな訓練事例を格納することを特徴とする。
【００１０】
また、前記訓練事例格納手段は、格納すべき訓練事例を前記判断規則格納手段に格納された決定木形式の判断規則の末端ノードに付加する形で格納することを特徴とする。
【００１１】
さらに、前記訓練事例格納手段は、格納すべき訓練事例を前記判断規則格納手段に格納された決定木形式の判断規則の末端ノードに格納し、前記判断規則更新手段は、前記訓練事例が前記判断規則格納手段に格納されている決定木形式の判断規則の各ノード以下に格納されている訓練事例の絶対数が第２のしきい値を越えているとき決定木の該ノード以下の部分を再構成することによって該判断規則を更新することを特徴とする。
【００１２】
【作用】
上記のような構成を有する本発明の判断規則生成装置では、入力された訓練事例を既に格納されている判断規則に適用することにより、新たな判断規則を学習することによって、判断規則を現状に合った判断規則に更新する。
【００１３】
この判断規則の更新に際し、本発明では訓練事例が入力される毎に判断規則を評価し、その評価結果に基づいて所定の評価基準を満たす訓練事例、例えば不正解率が第１のしきい値を越える訓練事例のみを格納して、この訓練事例と判断規則の評価結果に基づいて判断規則を更新する。従って、入力された訓練事例の全てを格納する必要はなく、所定の評価基準を満たす訓練事例のみを格納し、それ以外の訓練事例は廃棄することができるので、訓練事例の格納に必要なメモリ量は小さくて済む。
【００１４】
【実施例】
以下、図面を参照して本発明の一実施例を説明する。
図１は、本発明の一実施例に係る判断規則生成装置の構成を示すブロック図である。この判断規則生成装置は、訓練事例１を入力して判断規則９を出力する機能を有し、訓練事例入力部２、判断規則格納部３、判断規則評価部４、評価結果格納部５、訓練事例格納部６、判断規則更新部７および判断規則出力部８からなる。
【００１５】
訓練事例入力部２は、データの性質を表す属性とデータに与えられた判断を表す分類クラスとからなる訓練事例１を入力し、判断規則評価部４と訓練事例格納部６に与える。
【００１６】
判断規則格納部３は、本実施例では決定木形式の判断規則を格納する。判断規則評価部４は、入力された訓練事例１を判断規則格納部３に格納されている決定木形式の判断規則に適用することで訓練事例１の分類クラスを判定し、さらにこの分類クラスが所定の分類クラスと一致するか否かを判定することにより、判断規則格納部３に格納されている判断規則を正解および不正解の形で評価する。
【００１７】
評価結果格納部３は、判断規則評価部４の評価結果を決定木形式の判断規則の各ノードにおける正解数および不正解数さらには不正解率の形で格納するとともに、その評価結果を訓練事例格納部６と判断規則更新部７に与える。
【００１８】
訓練事例格納部６は、評価結果格納部３に格納された評価結果に基づいて、入力された訓練事例１のうち所定の評価基準を満たす訓練事例を格納する。格納場所は、訓練事例格納部６自身であってもよいし、判断規則格納部３であってもよい。
【００１９】
判断規則更新部７は、評価結果格納部５に格納された評価結果と訓練事例格納部６に格納された訓練事例に基づいて、判断規則格納部３に格納されている決定木形式の判断規則を部分的に再構成することで更新する。
【００２０】
そして、判断規則出力部８は、判断規則更新部７により更新され、かつ判断規則格納部３に格納された判断規則を、生成された判断規則９として出力する。
次に、図２〜図３を参照して本実施例の判断規則生成装置の動作を説明する。図２は、判断規則生成装置の一連の処理の流れを示すフローチャート、図３は訓練事例入力部２によって入力される訓練事例１の具体例、図４は判断規則格納部３に格納される決定木形式の判断規則の具体例、図５、図６および図７は、それぞれ訓練事例ｔ１  、訓練事例ｔ２  および訓練事例ｔ３０を適用して判断規則を評価した直後の判断規則を示している。
【００２１】
最初、判断規則格納部３にステップＳ１において入力された決定木形式の判断規則を格納しておく。次に、ステップＳ２においてデータの性質を表す複数の属性とデータに与えられた判断を表す分類クラスからなる訓練事例１を入力する。図３は、例えば空調システムにおいて室温、湿度および電源の各データを用いて部屋の状態を判断するシステムの訓練事例の例であり、「室温」、「湿度」および「電源」の各属性と、データに与えられた、部屋の状態に対応する分類クラスからなる。属性「室温」の属性値は「暑い」「寒い」等、属性「湿度」の属性値は「高い」「低い」等、属性「電源」の属性値は空調システムの電源の「ＯＮ」「ＯＦＦ」である。分類クラスは「快適」「不快」等である。
【００２２】
ステップＳ１において入力され、かつ判断規則格納部３に格納される決定木形式の判断規則は、室温、湿度および電源等のデータの性質を表す属性が割り当てられた分岐ノードと、部屋の状態等の判断を表す分類クラスが割り当てられた末端ノードと、ノードとノードを結び、かつ属性値がラベル付けされた枝とから構成される。
【００２３】
図４は、室温、湿度および電源の各データを用いて部屋の状態を判断するシステムにおける判断規則を決定木形式で表現した判断規則の例であり、Ｂ１  ，Ｂ２  ，Ｂ３  の各分岐ノードに「室温」、「湿度」および「電源」のいずれかの属性がラベル付けされている。また、Ｅ１  ，Ｅ２  ，Ｅ３  ，Ｅ４  の末端ノードには「快適」、「普通」および「不快」のいずれかの分類クラスがラベル付けされている。さらに、ノード間を結ぶ枝には、属性「室温」の属性値である「寒い」または「暑い」、属性「湿度」の属性値である「低い」または「高い」、属性「電源」の属性値である「ＯＮ」または「ＯＦＦ」がそれぞれラベル付けされている。
【００２４】
次に、ステップＳ２で訓練事例が入力されたことがステップＳ３で確認されると、判断規則評価部４が判断規則格納部３に格納されている決定木形式の判断規則に、訓練事例入力部２により入力された訓練事例１を適用することで、訓練事例１の分類クラスを判定し、訓練事例１に与えられている分類クラスと一致するか否かを判定することにより、判断規則の評価を行う（ステップＳ４）。
【００２５】
一例として、判断規則評価部４が図４に示した決定木形式の判断規則を用いて図３中の訓練事例ｔ１  の分類クラスを判定する場合を考える。
図４の判断規則において、最初の分岐ノードＢ１  には属性「室温」がラベル付けされているので、まず訓練事例ｔ１  の属性「室温」に着目する。訓練事例ｔ１  において、「室温」の属性値は「寒い」と与えられているので、訓練事例は分岐ノードＢ２  に到達する。この分岐ノードＢ２  には属性「湿度」がラベル付けされているので、今度は訓練事例ｔ１  の属性「湿度」に着目する。訓練事例ｔ１  において、「湿度」の属性値は「高い」と与えられているので、訓練事例は末端ノードＥ２  に到達する。末端ノードＥ２  には分類クラス「快適」が割り当てられているので、訓練事例ｔ１  の分類クラスを「快適」と判定する。訓練事例ｔ１  には分類クラスとして「快適」が割り当てられているので、訓練事例ｔ１  の分類クラスの判定結果と訓練事例ｔ１  の分類クラスが一致する。従って、判断規則評価部４は訓練事例ｔ１  に対する図４の判断規則を正解と判定する。
【００２６】
また、判断規則評価部４が図３中の訓練事例ｔ２  を図４に示した決定木形式の判断規則を用いて評価すると、訓練事例ｔ２  は末端ノードＥ３  に到達するので、分類クラスを「快適」と判定する。しかし、訓練事例ｔ２  には分類クラスとして「不快」が割り当てられているので、訓練事例ｔ２  の分類クラスの判定結果と訓練事例ｔ２  の分類クラスは不一致となる。従って、判断規則評価部４は訓練事例ｔ２  に対する図４の判断規則は不正解と判定する。
【００２７】
こうして判断規則評価部４で各訓練事例に対する図４の判断規則の適否の評価を行った後、次に評価結果格納部５が判断規則評価部４の評価結果を、決定木形式の判断規則の各ノードにおける正解数、不正解数として格納する。ここでノードにおける正解数とは、正解と判定された分類クラスを持つ訓練事例（上記例では訓練事例ｔ１  ）が該ノードを通過する毎に１ずつ増加する数であり、またノードにおける不正解数とは、不正解と判定された分類クラスを持つ訓練事例（上記例では訓練事例ｔ２  ）が該ノードを通過する毎に１ずつ増加する数である。そして、評価結果格納部５はさらにこれらの正解数、不正解数を用いて、不正解率を次式（１）により計算し、正解数、不正解数および不正解率を格納する（ステップＳ５）。
【００２８】
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次に、評価結果格納部５で計算されかつ格納された不正解率から、訓練事例格納部６において、入力された訓練事例の格納が必要か否かを判定する（Ｓ６）。ここで、訓練事例の格納が必要であると判定すると、訓練事例格納部６は訓練事例が到達した末端ノード（判断規則格納部３に格納されている）に訓練事例を付加する形で格納する（Ｓ７）。一方、訓練事例格納部６が訓練事例の格納が不要であると判定した場合は、訓練事例が到達した末端ノードに格納されている訓練事例を廃棄する（ステップＳ１１）。
【００２９】
図４の判断規則の例では、図３の訓練事例ｔ１  はノードＢ１  ，Ｂ２  ，Ｅ２  を通過して、訓練事例ｔ１  に対する図４の判断規則は正解と判定されたので、ステップＳ５において図５のように各ノードでの正解数を更新する。このとき、訓練事例ｔ１  が通過したノードＢ１  ，Ｂ２  ，Ｅ２  を通じての不正解率は、
［０／（１＋０）］×１００＝０（％）                    （２）
となる。
【００３０】
ここで、訓練事例格納部６が訓練事例を格納するか否かを判定するためのしきい値Ｔ１  の不正解率を１０％とし、不正解率がＴ１  を越える訓練事例を格納するとすれば、訓練事例ｔ１  に対する判断規則の不正解率が０％であるため、格納する必要はない。従って、訓練事例ｔ１  は廃棄される。
【００３１】
一方、訓練事例ｔ２  はＢ１  ，Ｂ３  ，Ｅ３  を通過して、訓練事例ｔ２  に対する図４の判断規則は不正解と判定されたので、ステップＳ５において図６のように各ノードＢ１  ，Ｂ３  ，Ｅ３  における不正解数を更新する。この更新により、訓練事例ｔ２  が通過したノードＢ１  ，Ｂ３  ，Ｅ３  における不正解率は、それぞれ５０％、１００％、１００％となる。この結果、訓練事例ｔ２  に対する図６の判断規則の不正解率は、しきい値Ｔ１  を越えるので、訓練事例格納部６は訓練事例ｔ２  を末端ノードＥ３  に格納する（ステップＳ７）。
【００３２】
判断規則更新部７では、各ノード以下に割り当てられている訓練事例の絶対数がしきい値Ｔ２  を越えているか否かを判定することによって、決定木を再構成するか否かを判定する（ステップＳ８）。そして、各ノード以下に割り当てられている訓練事例の絶対数がしきい値Ｔ２  を越えていれば、訓練事例格納部６に格納されている訓練事例を基に、判断規則格納部３に格納されている判断規則の決定木を部分的に再構成して、この判断規則を更新する（ステップＳ９）。
【００３３】
例えば、前述のシステムにおいて、訓練事例格納部６に図７に示すように訓練事例が格納されているとし、末端ノードに格納する訓練事例のしきい値を“８”とする。このとき、末端ノードＥ３  にｔ２  ，ｔ５  ，ｔ７  ，ｔ１８，ｔ２２，ｔ２８の６個の訓練事例が格納され、末端ノードＥ４  にｔ１０，ｔ１４，ｔ３０の３個の訓練事例が格納されているので、分岐ノードＢ３  以下の訓練事例の個数は“９”となり、しきい値Ｔ２  を越える。すなわち、この場合は判断規則更新部８は決定木を再構成する必要があると判定し、９個の訓練事例ｔ２  ，ｔ５  ，ｔ７  ，ｔ１８，ｔ２２，ｔ２８，ｔ１０，ｔ１４，ｔ３０を用いて分岐ノードＢ３  以下を再構成することになる。
【００３４】
この決定木の再構成には、例えばＪ．Ｒ．Ｑｕｉｎｌａｎ，Ｉｎｄｕｃｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｄｅｃｉｓｉｏｎ  Ｔｒｅｅｓ，（１９８６年），Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，１，８１−１０６  （文献２）に記載のＩＤ３アルゴリズムを用いることができる。ＩＤ３アルゴリズムは、同文献２に記載されているように、訓練事例を再構成する属性の属性値を用いて事例集合を分割した場合に最もよく事例集合を分割する属性を選択して、事例集合を複数の部分事例集合に分割する。また、この事例集合と部分事例集合を結んだ枝に対応する属性値をラベル付けする。こうして生成された各部分事例集合を新たな事例集合とみなして、再帰的に事例集合を分割することにより、決定木形式の判断規則を生成する。
【００３５】
また、判断規則更新部７はさらに決定木を再構成した段階で、再構成に使用した訓練事例を廃棄し、新たに生成されたノードにおける正解数と不正解数を共に“０”とし、かつ更新されたノードより上位のノードにおける正解数と不正解数から、再構成に関連した部分を取り除くことにより、正解数と不正解数を更新する（ステップＳ１０）。この結果、分岐ノードＢ１  における正解数は“１５”、不正解数は“５”となる。
【００３６】
以上のように再構成した決定木方式の判断規則を図８に示す。最後に、判断規則出力部８で判断規則更新部７により更新された判断規則格納部３に格納されている判断規則を、生成された判断規則９として出力する。
【００３７】
なお、本発明は上記の実施例に限定されるものではなく、次のように種々変形して実施することが可能である。
（１）上記実施例では、訓練事例の格納を開始する基準として不正解率を用いたが、検定等の統計的手法を用いて、訓練事例の格納を開始するタイミングを決定しても良い。
【００３８】
（２）上記実施例では、決定木の再構成を開始する基準として事例の絶対個数を用いたが、決定木の枝の数を定数倍した個数、決定木に用いられている事例の一定比率等を用いて決定木の再構成を開始するタイミングを決定しても良い。
【００３９】
（３）上記実施例で説明した判断規則生成装置を一度終了し、再起動するようにしてもよく、その場合は決定木構造が終了直前の決定木構造と同じで、ノードに保存されている正解数、不正解数がリセットされた決定木が得られる。この決定木を判断規則の更新に用いることにより、長い間更新されない部分の流動性の低下を回避して、判断規則の更新を行うこともできる。
【００４０】
（４）上記実施例では、訓練事例の属性値を離散値として説明したが、事例の個数の代わりに事例の確信度を用い、ＩＤ３アルゴリズムの代わりに、「櫻井、荒木、帰納学習によるファジィ決定木の生成」（１９９３年），電気学会論文誌Ｃ分冊，１１３−Ｃ，７，４８８−４９４（文献３）に記載されたＩＤＦアルゴリズムを用いることにより、数値やあいまい性を含んだ訓練事例を扱って、ファジィ決定木を更新することもできる。
【００４１】
ＩＤＦアルゴリズムは、同文献３に示されているように、数値やファジィ集合を属性値として含む属性に対してファジィ分岐判断項目と呼ばれるファジィ集合を生成し、ファジィ分岐判断項目を用いて事例集合の分割を行った場合に最もよく事例集合を分割する属性を選択し、事例集合を複数のファジィ部分集合に分割する。また、この事例集合とファジィ部分集合を結んだ枝に対応するファジィ分岐判断項目をラベル付けする。そして、生成された各ファジィ部分事例集合を新たな事例集合とみなして、再帰的に事例集合をファジィ分割することにより、ファジィ決定木形式の判断規則を生成する。
その他、本発明はその要旨を逸脱しない範囲内で種々変形して実施することができる。
【００４２】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば入力された訓練事例のうち所定の評価基準を満たす訓練事例のみを用いて、漸進的に判断規則を現状に合うように判断規則を更新することができるので、必要なメモリ量が減少し、少ないハードウェア量で制御問題や診断問題の解決に使用する判断規則を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例に係る判断規則生成装置の構成を示すブロック図
【図２】同実施例の動作を説明するためのフローチャート
【図３】図１の訓練事例入力部により入力される訓練事例の一例を示す図
【図４】図１の判断規則格納部に格納される決定木形式の判断規則の一例を示す図
【図５】図３中の訓練事例ｔ１  を評価した直後の正解数と不正解数を含んだ決定木形式の判断規則を示す図
【図６】図３中の訓練事例ｔ２  を評価した直後の正解数と不正解数および格納される訓練事例を含んだ決定木形式の判断規則を示す図
【図７】訓練事例ｔ３０を評価した直後の正解数と不正解数および格納される訓練事例を含んだ決定木形式の判断規則を示す図
【図８】訓練事例ｔ３０を評価した直後に再構成された決定木形式の判断規則を示す図
【符号の説明】
１…訓練事例                        ２…訓練事例入力部
３…判断規則格納部                  ４…判断規則評価部
５…評価結果格納部                  ６…訓練事例格納部
７…判断規則格納部                  ８…判断規則出力部
９…判断規則                        Ｂ１  〜Ｂ５  …決定木の分岐ノード
Ｅ１  〜Ｅ７  …決定木の末端ノード      ｔ１  〜ｔ３０…訓練事例
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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