質問: 決定木分析のサンプル数について 決定木分析(分類木)を行う際も、重回帰分析やロジスティック回帰分析な 決定木分析のサンプル数について 決定木分析(分類木)を行う際も、重回帰分析やロジスティック回帰分析などと同じように、投入する独立変数の個数によりかわるのでしょうか?
回答: 企業でsqcを推進する立場の者です。 決定木は、切り分けができなくなれば、それで終わりですから、いわゆる回帰分析におけるサンプル数の厳密性はありません。 回帰分析は、最初に説明変数行列xのxtxの逆行列を求める必要がありますので、xtxに条件(正則であること)が必要です。ですから、古典的な回帰分析では、過飽和(p>n)は許されません。 決定木は、分類が進むと、1つのクラスに入るサンプル数が極端に小さくなり、過学習するようになります。ですから、逆に言うと、大量のサンプルが無いと適用が難しい手法です。