決定木：意思決定を可視化する予測モデル

決定木：意思決定を可視化する予測モデル

決定木とは

– 決定木とは
決定木とは、機械学習で使われる手法の一つで、まるで木の枝のようにデータを分類し、予測を行う手法です。

決定木は、人が何かを判断する時に頭の中で無意識に行っている思考プロセスを模倣しています。 例えば、りんごを見分ける場合、「色が赤い」「形が丸い」といった特徴から判断しますよね。これを、もし「色が赤い」ならば、次の判断へ進む、といったように、段階的に分類していくのです。

このように、いくつかの条件分岐を繰り返すことで、最終的に「これはりんご」「これはみかん」といったように分類していきます。そして、この一連の判断プロセスを「木」のような構造で表現したものが決定木と呼ばれるものです。

この手法は、人が理解しやすいシンプルな構造をしているため、なぜそのように予測されたのか、根拠を説明しやすいという利点があります。

例えれば、りんごを分類する際に、「色が赤いからりんごだと判断しました」と説明できるため、予測結果に対する納得感が高まります。

このように、決定木は分かりやすさと予測の根拠を明確にできる点が魅力の機械学習の手法と言えるでしょう。

決定木の構造

決定木は、その名の通り木のような構造を持ったモデルで、データ分析や予測によく使われます。この木を構成する要素は、大きく分けて３つあります。

まず、木の出発点となるのが根ノードです。根ノードは、これから分析するデータ全体を表しています。ここから、データの特徴を捉えながら枝分かれしていきます。

次に、根ノードから分岐していくのが内部ノードです。内部ノードでは、データのある特定の特徴に注目し、「年齢が20歳以上か？」「性別は男性か？」のように、一つの条件でデータを二つ以上に分類していきます。そして、それぞれの分類に合わせて、さらに枝を伸ばしていきます。

そして最後に、行き着くのが葉ノードです。葉ノードは、それ以上枝分かれしない最終地点で、予測結果を表します。例えば、商品の購入予測であれば、「購入する」「購入しない」といった結果が出力されます。

このように、決定木は根ノードから始まり、内部ノードで条件分岐を繰り返しながら、最終的に葉ノードで予測結果を導き出す構造となっています。

決定木のメリット：解釈のしやすさ

決定木は、その名の通り、木の構造を用いて予測を行う機械学習の手法です。この手法の大きな魅力は、その予測過程が人間にとって非常に理解しやすい点にあります。

決定木では、まるで木の枝が分れるように、様々な条件に基づいてデータを分類していきます。そして、それぞれの分岐点において、データの特徴と予測結果の関係が明確に示されます。これは、まるで人間が論理的な思考を用いて問題解決を行うプロセスに似ており、なぜその予測結果に至ったのかを誰でも容易に理解することができます。

例えば、ある顧客が商品を購入するかどうかを予測する場合を考えてみましょう。決定木では、顧客の年齢、性別、過去の購入履歴など、様々な要素を条件にデータを分類し、最終的な予測結果へと導きます。この際、どの条件が最終的な予測に大きく影響したのかを、木の構造を通して視覚的に把握することが可能となります。

これは、複雑な計算式を用いる他の機械学習の手法（例えば、ニューラルネットワークなど）とは大きく異なる点です。これらの手法は、一般的に高い予測精度を誇る一方で、その予測過程が複雑なため、なぜその予測結果になったのかを人間が理解することは容易ではありません。このようなモデルは、しばしば「ブラックボックス」と揶揄されます。

特に、医療診断や金融取引など、予測結果に対する説明責任が問われる分野においては、予測の根拠を明確に示せることが非常に重要となります。このような状況下では、たとえ予測精度が多少劣っていたとしても、そのプロセスが透明性の高い決定木が好まれるケースが多く見られます。このように、決定木は予測精度だけでなく、解釈のしやすさという点においても大きな利点を持つ手法と言えるでしょう。

決定木の構築方法

– 決定木の構築方法データを分類する賢い木構造決定木は、まるで樹木の枝のようにデータを分類していくモデルです。では、どのようにしてこの「賢い木」は作られるのでしょうか？それは、データを最も効率的に分類できる特徴量（データの属性）と、その分岐点を見つけることに尽きます。このプロセスで重要な役割を果たすのが、「不純度」と呼ばれる指標です。簡単に言うと、不純度とは、あるグループの中に異なるクラスのデータがどれだけ混ざっているかを表す指標です。例えば、りんごといちごを分類したい場合、「赤い果物」というグループには、りんごといちごの両方が含まれてしまうため、不純度が高くなります。逆に、「種がある果物」というグループは、りんごだけを含み、いちごは含まれないため、不純度は低くなります。決定木は、この不純度に着目し、不純度が最小になるように、最適な特徴量と分岐点を見つけながら成長していきます。 つまり、データをより正確に分類できる特徴量と分岐点を、まるで木が枝を伸ばすように次々と見つけていくのです。このように、決定木は、不純度という指標を用いることで、データの構造を効率的に学習し、高精度な分類を実現します。

決定木の活用例

多くの分野で問題解決の手段として用いられている決定木は、まさに木の枝のように条件分岐を繰り返しながら答えを導き出す手法です。その活用範囲は、私たちの身近なものから専門性の高いものまで多岐に渡ります。

例えば、企業がお客様に商品を勧める際、従来は経験や勘に頼ることが多かったのですが、近年では決定木を用いることで、より的確な予測が可能になりました。

具体的には、お客様の過去の購入履歴や年齢、性別といった情報をもとに、ある商品を購入する可能性が高いかどうかを予測します。

また、医療の現場でも、決定木は医師の診断を支援するツールとして期待されています。患者の症状や検査結果などの情報から、病気の可能性を高い順に示すことで、より的確な診断と治療方針の決定を支援します。

さらに、金融業界では、融資の可否判断に決定木が活用されています。

過去の顧客の返済履歴や収入、資産状況といった情報を分析することで、融資のリスクを予測し、適切な金利を設定することが可能となります。このように、決定木は様々な分野で、データに基づいた意思決定を支援する強力なツールとして活躍しています。

特に、決定木の利点はその解釈のしやすさにあります。専門知識がない人でも、木の構造をたどることで、どのように予測が行われたかを理解することができます。

この特徴により、専門家ではない人にも予測結果を分かりやすく説明できるため、様々な分野での活用が期待されています。