樹木状のモデルを使って要因を分析しその分析結果から境界線を探して予測を行う、データマイニングの手法のひとつ。

決定木分析とは

樹木状のモデルを使って要因を分析しその分析結果から境界線を探して予測を行う、データマイニングの手法のひとつ。

決定木分析」は、樹木状のモデルを使って要因を分析しその分析結果から境界線を探して予測を行う、データマイニングの手法のひとつ。

決定木分析の対象は、ビジネス結果や購買履歴などの何らかの結果が記録されたデータである。そのようなデータセットには、分析の対象となる結果が記録されている。決定木分析では、このようなデータセットを結果とその属性に着目して逐次分割することで、分析モデルを作成していく。

決定木分析は、結果と属性に着目する点がユーザ目線でわかりやすいため、データの特徴的な部分をおおまかに把握したい場合に効果を発揮する。

決定木分析の活用範囲は広く、たとえば、顧客別の購買履歴から自社の製品を購入している顧客の特徴を分析したり、金融機関の取引履歴から顧客属性別の貸し倒れリスクを測ったり、機械の動作ログから故障につながる指標を見つけ出したりといったように、さまざまな業種、業態で活用されている。

決定木分析最新TOPICS

教師あり学習から予測分析へ~データサイエンスを支える人工知能(AI)技術~(2016年09月21日 17:00)

データサイエンスの領域で使われる人工知能(AI)技術、機械学習やディープラーニング(深層学習)などを簡単に解りやすくお伝えします。

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