Learning決定木とは、複数のルールを使って組み合わせることで、データを複数のサブセットに分割する手法のことです。分割したサブセットの内容により、分類木や回帰木と呼ばれます。分類木の分割対象はクラスであり、回帰木の対象は出力値です。決定木の作成後に新しいデータを得ると、分類木を使えばそのデータが所属するクラスを、回帰木を使えば対応する出力値を求めることができます。下記の図が理解の参考になるかと思います。決定木の入出力例と回帰木の出力例[4]なお決定木はアルゴリズムの名前ではなく、モデルの名前です。モデルの構造が木構造のため、その名がついています。plugin本記事では、Grasshopperとはなんぞやについて記述します。月別アーカイブ参加グループテクノロジープログラミングはてなブログをはじめよう!graziegrazieさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。