このような分割が葉に至るまで続きます。4.95」という条件で分割していますが、どちらに振り分けられてもvirginicaと予測されています。同じように、左下の条件でも左右ともversicolorになっています。そこで、この条件を決定木から取り除きます。これを枝刈りといいます。枝刈りをするには、snip.tree関数を使って、nodeオプションに枝刈りする(条件分岐を止める)節番号のベクトルを指定します。*学習した決定木を使って、カテゴリー(Species)が未知のデータに対してそのカテゴリーを予測してみましょう。data.frame関数を用いてデータ・フレームを作成します。0.3次に、predict関数を用いてカテゴリーを予測します。01番目の事例はvirginicaに、2番目の事例はversicolorに、3番目の事例はsetosaと予測されました。枝刈りされた決定木を用いて予測すると次のようになります。0.000000001番目の事例は97.8%の確率でvirginicaに、2.2%の確率でversicolorに分類されると予測されました。同様に、2番目の事例は97.9%の確率でversicolorに、2.1%の確率でverginicaに分類されると予測されました。3番目の事例は枝刈りしなかったときと同様に100%の確率でsetosaと予測されました。与えられない教師なし学習と与えられる教師あり学習に分けられます。教師なし学習の代表的な手法はクラスタリングであり、代表的なクラスタリングの手法として凝集型階層クラスタリングがあります。連続値(数値)であるものを回帰分析、離散値(カテゴリー)であるものをカテゴリー分析または分類分析といいます。回帰分析の代表的な手法には重回帰分析があり、カテゴリー分析の基礎的な手法には決定木学習があります。自分の分析の目的に応じて適切に手法を使い分けることが重要です。最新の20件2023-05-07機械学習/Rで機械学習する2023-01-11バイオ・データ・マイニング/Rでロジスティック回帰を使う2022-11-09授業/バイオインフォマティクス特論バイオ・データ・マイニング/Rで統計分析するバイオ・データ・マイニング/Rで検定する2022-10-14バイオ・データ・マイニング/HMMERで相同性検索を行う2022-09-20バイオ・データ・マイニング/ClustalWでペアワイズ・アラインメントを行う2022-05-09FrontPage2020-12-23バイオ・データ・マイニング/Rで回帰分析する2020-12-09バイオ・データ・マイニング/Rで階層クラスタリングを使う2020-10-21バイオ・データ・マイニング/BLASTで相同性検索を行う2020-10-13バイオ・データ・マイニング/ClustalWで多重アラインメントを行う2020-09-30授業/情報技術英語B2020-09-17機械学習/Colabでデータ・サイエンス2020-01-24バイオ・データ・マイニング/RでSVMを使うバイオ・データ・マイニング/Rでデータを読み込む2020-01-15バイオ・データ・マイニング/Rで決定木を使う2020-01-05授業/知能情報工学2019-12-18バイオ・データ・マイニング/Rでスペクトラル・クラスタリングを使うバイオ・データ・マイニング/Rでk平均法を使う。