決定木とは？
意味・定義
決定木は、データの特性を基にして意思決定を行うためのモデルです。このモデルは、ツリー構造を用いて、質問を繰り返しながらデータを分類します。各ノードでは質問が行われ、条件に応じて次のノードに進むか、最終的な決定（リーフノード）に至ります。決定木は、単純ながらも視覚的に理解しやすく、データ分析や機械学習の分野で広く利用されています。
目的・背景
決定木は、複雑なデータをシンプルに分析し、意思決定を助けるために開発されました。特に、非線形な関係を持つデータや、カテゴリカル（カテゴリ）データの処理に優れています。従来の統計手法では捉えにくいパターンを可視化できるため、データに基づく意思決定を行う際に重宝されます。ビジネスの現場では、顧客の行動分析や市場予測など、さまざまな課題の解決に寄与しています。
使い方・具体例
- 顧客の購買履歴を基に、どのような商品を推奨すべきかを判断するために使用される。
- マーケティングキャンペーンの効果を分析し、どの属性の顧客が反応しやすいかを特定する。
- 医療分野では、患者の症状や検査結果を分析し、診断の支援を行うために活用される。
- 信用リスクの評価において、借り手の属性を考慮し、融資の可否を判断するツールとして利用される。
- 製品の品質管理において、欠陥の原因を特定するための分析手法として用いられる。
関連用語
まとめ
- 決定木はデータを元に意思決定を行うためのツリー構造のモデルです。
- 複雑なデータをシンプルに分析し、ビジネス上の課題解決に貢献します。
- 特に視覚的で理解しやすく、さまざまな分野で幅広く利用されています。
現場メモ
決定木を導入する際には、データの質が結果に大きく影響するため、前処理が重要です。また、過学習（モデルが訓練データに過度に適応し、汎用性を失う現象）を防ぐための工夫が必要です。実際の業務で効果的に活用するためには、適切なパラメータ設定やモデルの評価が欠かせません。