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。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。