超絶便利なデータマイニング手法である『決定木』の概要と仕組みがわかる!

Поделиться
HTML-код
  • Опубликовано: 18 мар 2023
  • 今回は、決定木についてわかりやすく解説します。
    決定木とは、分岐条件を組み合わせて構築したツリー状の予測モデルです。
    決定木を構築する際には、いろいろな分岐のパターンを試してみて、その中から最も良い条件を選択します。
    何もわからない状況から、何らかの情報を得たいときに、決定木は非常に便利なアプローチであり、出来上がった決定木の構造を読み解くことで、データの規則性やルールなどを効率よく発見することができます。
    QC検定のお勉強にもお役立てください。
    皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです(^-^)
    =======================
    チャンネル登録はこちら
    ☞ / @datasciencelab.
    #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します

Комментарии • 14

  • @user-rv7ux9gc3m
    @user-rv7ux9gc3m 8 месяцев назад +2

    勉強になりました

  • @hideakitanji
    @hideakitanji Год назад +2

    例示が大変解りやすかったです。有難うございました。

    • @DataScienceLab.
      @DataScienceLab.  Год назад +1

      よかったです(^-^)
      コメントありがとうございます!

  • @user-uu7ml4mm3e
    @user-uu7ml4mm3e Год назад +1

    決定木、機会学習で見たことありますが、具体的な計算方法を初めて知りました。
    ありがとうございました。

    • @DataScienceLab.
      @DataScienceLab.  Год назад +1

      コメントありがとうございます(^-^)
      具体的な計算方法がわかると、手法のイメージもつきやすくなりますよね!

    • @user-uu7ml4mm3e
      @user-uu7ml4mm3e Год назад +1

      いつもお世話になっております。エクセルの関数機能でZTEST関数があるのですが、エクセルのデータ分析の中にある
      Z検定とは何が違いますか?
      ZTEST関数では、1標本のデータしか入りません。しかし、Z検定は2標本のデータを使って、平均値に差があるかをP値で判定しています。ZTEST関数が謎過ぎて困ってます。

    • @DataScienceLab.
      @DataScienceLab.  Год назад +1

      t検定に、1標本t検定と2標本t検定があるように、z検定にも、1標本z検定と2標本z検定があります。
      ztest関数では1標本z検定しか実行できず、データ分析機能では2標本z検定しか実行できない仕様になっているようですね。
      ↓ちなみに、1標本z検定を解説している動画はこちらです。
      ▼t検定を学ぶ前に見るべし!母分散が既知の場合の平均値の検定。
       ruclips.net/video/c0eqHDAy4Rs/видео.html
      ↓2標本z検定は、この動画の2:40-4:48で解説しており、4:17あたりにz値の計算方法があります。
      ▼「Studentのt検定」「Weltchのt検定」の違いも含めて、対応のない2標本t検定を完全解説!
       ruclips.net/video/7Y_b7ALMV2E/видео.html

    • @user-uu7ml4mm3e
      @user-uu7ml4mm3e Год назад +1

      ありがとうございます。Z検定にも2標本あるんですね。勉強になりました。

  • @user-sg7nw9px8s
    @user-sg7nw9px8s Год назад +2

    先日の品質管理検定2級、恐らく受かってます!
    すごく助かりました!
    今後は1級も目指すので、またお世話になります!

    • @DataScienceLab.
      @DataScienceLab.  Год назад +1

      おめでとうございます(^-^)
      一級のチャレンジ素晴らしいですね!
      頑張ってください!

    • @user-sg7nw9px8s
      @user-sg7nw9px8s Год назад +1

      @@DataScienceLab. さん
      個人的なお願いで申し訳ないのですが、微分積分教えてください

    • @DataScienceLab.
      @DataScienceLab.  Год назад +1

      微分は傾き、積分は面積、のイメージを持つと、理解しやすいのではないかと思います!

  • @atussy7465
    @atussy7465 Год назад +1

    今の決定木の化け物たちって、この説明変数が何千万〜何億ってある訳ですもんね・・・変態ですねっ

    • @DataScienceLab.
      @DataScienceLab.  Год назад +1

      コンピューターの手を借りないと、とてもじゃないけど計算しきれませんよね(>_