記事「データサイエンスと機械学習（第05回）：決定木」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2022.10.03 08:38 新しい記事「データサイエンスと機械学習（第05回）：決定木」はパブリッシュされました: 決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。 す。決定木アルゴリズムは、利用可能なすべての変数でノードを分割し、最も均質なサブノードになる分割を選択します。 アルゴリズムの選択は、目的変数の種類に基づきます。 次は、決定木で使用されるアルゴリズムです。 ID3 > D3の拡張 C4.5 > ID3の後継 CART > 分類と回帰木 CHAID > カイ二乗自動相互作用検出、分類木を計算する際に多段階の分割を実行 MARS > 多変量適応回帰スプライン 今回は、ID3アルゴリズムに基づいて決定木を作成します。他のアルゴリズムについては、本連載の次回の記事で説明し、使用する予定です。 作者: Omega J Msigwa 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。
す。決定木アルゴリズムは、利用可能なすべての変数でノードを分割し、最も均質なサブノードになる分割を選択します。
アルゴリズムの選択は、目的変数の種類に基づきます。
次は、決定木で使用されるアルゴリズムです。
今回は、ID3アルゴリズムに基づいて決定木を作成します。他のアルゴリズムについては、本連載の次回の記事で説明し、使用する予定です。
作者: Omega J Msigwa