【10分で分かる！】決定木とは？利用場面やランダムフォレスト・Xgboostなどの応用手法についても見ていこう！

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この動画では、データを分かりやすく分類して予測モデルを構築することのできる決定木と呼ばれる手法について簡単に解説しています！

将来のデータを予測することに重きを置く機械学習手法と現在のデータの構造を把握することに重きを置く統計学という2つの立場がありますが、決定木はどちらの文脈でもよく登場する手法で、様々なシーンで使いやすく、データサイエンスの取っ掛かりに非常に有用です。

この動画では、3つのパートに分けて解説しますよ！
・決定木の仕組み
・決定木を利用する場面
・決定木を応用した手法群

【視聴ガイド】
01:43 決定木の仕組み
04:10 決定木を利用する場面
05:28 決定木を応用した手法群

【この動画で覚えて帰って欲しいコト】
・決定木とは「木構造でデータを分類していく手法」である
・予測における初期分析や現状のデータの構造把握に用いられる
・決定木をアンサンブル学習したランダムフォレストやXgboostなどの手法がある

サイトの方でもっと踏み込んだ説明やプログラミング実装をおこなっています。URLを記載しておくのでぜひのぞいてみてください！

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・決定木について
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・ランダムフォレストについて
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・Xgboostについて
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