機械学習をおこなっていくと、データ分析が実施される時が頻繁にあります。
そんなとき、よく使われるのが決定木分析です。しかし、実際に使おうとすると、決定木分析のツリー構造を作るのに粒度感の検討やパターンの抽出に苦労することはありませんか。
この記事では、決定木分析の概要とメリット、ツリー構造を作る手順を説明します。データ分析の決定木分析手法をはじめから理解したい方に、ぴったりな内容になっています。是非、ご一読ください。
決定木分析とは
図.ソフトウェアツールを購入する確率を示した決定木分析
決定木分析は、データを階層的に分岐していき、木のように分析結果を記載するものです。データ分析の世界では、決定木分析は広く使用される有力なツールです。これは、データセットを分割し、最終的な結論を導き出すための木構造モデルです。
決定木分析の基本
決定木分析の基本的な概念を理解することから始めます。決定木分析は、データセットをツリー構造に変換します。ツリーはノードとリーフで構成され、ノードは条件を表し、リーフは最終的な結論を示します。
この構造により、複雑な意思決定プロセスを視覚的に理解しやすくします。これらの概念を理解することで、より効果的な分析が可能になります。
決定木分析のメリット
決定木分析は多くのメリットがあり、データ分析の分野で広く使用されています。例としてあげると以下3つのメリットがあります。
一つ目は、可視化能力となります、言い換えればデータの見える化です。決定木は視覚的に解釈しやすいため、意思決定プロセスの透明性を高めることができます。
二つ目に非線形データへの適用です。決定木は非線形データにも適用でき、線形モデルでは捉えにくい複雑な関係を抽出できます。
三つ目に特徴量のスケーリングの不要さがあります。決定木は特徴量のスケーリングを必要としないため、データの前処理が簡略化されます。
決定木分析の注意点
決定木分析を実施する際には、いくつかの注意点に留意する必要があります。
過剰適合への注意
過剰適合はモデルがトレーニングデータに極度に適合し、テストデータに対しては一般化できない状態を指しています。
決定木分析は、テストデータから決定木をつくるため、保持しているテストデータに特化する傾向にあり、汎用的に使用するには向かない傾向があります。
モデルの複雑性
決定木が非常に複雑になると解釈が難しく、過剰適合のリスクが高まります。適切なツリーの深さを選択し、モデルを単純化することが重要です。
例えば、テストデータから木の深さを5層までにするなど、事前に決めておいてもいいでしょう。モデルの複雑性を意識して、単純化を考えましょう。
決定木分析の活用シーン
決定木分析は、さまざまな分野で幅広く活用されています。いくつかの実例を紹介します。
マーケティングでの決定木分析は、顧客セグメンテーションや購買傾向の理解など、マーケティング分野で重要な役割を果たします。
例えば、オンライン小売業者は、決定木を使用して特定の商品を購入する可能性が高い顧客セグメントを特定し、ターゲット広告キャンペーンを最適化できます。
医療分野では、患者の診断や疾患のリスク評価に決定木分析が利用されます。これにより、病気の早期検出や治療計画の最適化が可能になります。
金融分野では、銀行や金融機関は、信用評価や顧客の信用スコアを予測するために決定木分析を採用しています。これにより、信用リスクを管理し、貸し倒れを減少させるのに役立ちます。
決定木分析の手順
決定木分析を実行するための一般的な手順を説明します。
決定木分析の基本的な手順
- データの収集
- データの前処理
- モデルの作成
- 評価
- モデルの調整
①データ収集をします。
分析対象のデータを収集し、データセットを準備します。これには欠損値の処理や外れ値の検出などが含まれます。
②データの前処理を実施します。
データを整理し、特徴量の選択やエンコーディングを行います。また、データの分割（トレーニングセットとテストセット）も実施します。
③モデルの作成をします。
決定木モデルを構築します。データを分割する基準（分割条件）を決定し、ツリーを成長させていきます。
④評価をします。
構築したモデルの性能を評価します。一般的な評価指標には精度、再現率、F1スコアなどがあります。
⑤モデルの調整をします。
ハイパーパラメータの調整やプルーニングを通じて、モデルを最適化します。
決定木分析の実際の実行方法
実際のデータセットを用いて、決定木分析を実行する方法について説明します。
以下に流れと解説をおこないます。
- データの準備
- 決定木モデルの作成
- モデルの評価
- 結果の解釈
データの準備は、使用するデータセットを読み込み、必要な前処理を実行します。データセット内の特徴量やターゲット変数を選択します。
決定木モデルの作成は、選択したデータセットに対して、決定木モデルを適用します。モデルはデータの分割基準を見つけ出し、ツリーを構築します。
モデルの評価として、構築したモデルを評価し、性能を確認します。クロスバリデーションやテストデータを使用して、モデルの汎化性能を確認します。
結果の解釈は、構築されたツリーを解釈し、最終的な意思決定プロセスを理解します。どの条件が最も重要であるかを把握します。
決定木分析を機械学習ソフトウェアに取り込む
機械学習のソフトウェアやライブラリを使用して決定木分析を実施することが一般的です。以下は、一部の主要な機械学習フレームワークとライブラリです。
Scikit-learn
PythonのScikit-learnライブラリは、Pythonのオープンソースの機械学習用のライブラリで決定木分析の実行に広く使用されています。
機械学習で使われるデフォルトスタンダードなライブラリとなっており、簡単なコード例を提供しており、初心者にもアクセスしやすいといえるでしょう。
R言語
R言語は統計解析やデータマイニングに適しており、多くのパッケージが決定木分析をサポートしています。
R言語はオープンソース・フリーソフトウェアの統計解析向けのプログラミング言語となっており、R言語を使用することで、豊富な統計ツールを活用できます。
決定木分析の学習方法
決定木分析を学びたい方には、さまざまな学習リソースが利用可能です。
オンラインコースや書籍、ウェブサイトなど役立つ情報源がたくさんあります。
例えば、オンラインでは、決定木分析を学ぶためのコースが多数提供されています。
大学レベルの講座であれば、大学講座を公開している「Coursera」、「edX」を利用して学習するのがいいでしょう。
以下の記事ではPythonをオンラインで学べる講座を紹介しています。
まとめ
決定木分析は、分析において強力なツールであり、その直感的な性質と高い可視化能力から広く活用されています。この記事では、決定木分析の基本概念、用語、メリット、実例、手順、注意点、ソフトウェアの選択、学習方法について詳しく解説しました。
決定木分析はデータサイエンスの世界で貴重なツールであり、正しく理解し適切に活用することで、より正確な予測や意思決定を行うことが可能です。今後のデータ分析や機械学習のプロジェクトにおいて、決定木分析を積極的に取り入れてみましょう。
