決定木
決定木を例で見てみる。
ある有名なゴルフクラブの経営者が、 客の来場状況について悩みを抱えている。 客が殺到する日があり、そういう日はクラブの従業員が足りない。 逆に客がまったく来ない日もあり、そんな日は従業員は非常に暇である。
週間天気予報に基づいて、客がいつゴルフクラブにやってくるのかを予測し、 従業員の勤務体制を最適化したい。 つまり、人がゴルフをやりたくなる理由を知りたい。
そこで2週間にわたって、次の情報を集めた。
天気(晴れ/曇/雨)、気温(度)、湿度(%),風(強い/弱い)、客のゴルフクラブ日、その客が来たかどうか。
その結果、次のような 14 行 5 列のデータを集めることができた。
問題を解決するために、決定木を作った。
上図のとおり、木の形をした閉路を含まない有向グラフである。 最も上の節点は全データを表す。 この決定木の作り方を述べる。
分類木を自動生成するアルゴリズム(詳細は述べない)があり、それを上の表に示すデータに適用すると、従属変数である「ゴルフをするか」を説明する最も良い方法は、変数「天気」を用いることだという結果が得られる。「天気」の値によって表を並べ替えると、下表のとおりになる。
変数「天気」の分類を用いると、3つのグループがある。