機械学習アドベントカレンダー第6日目:決定木回帰

この機械学習アドベントカレンダーの初日では距離に基づくモデルを探索しました。今日は、完全に異なる学習方法である決定木に切り替えます。単一の特徴量データセットを使って、決定木がどのように最初の分割を選択するかを見ていきます。アイデアは常に同じです:人間が視覚的に分割を推測できるなら、Excel で論理を一歩ずつ再構築できます。可能な全ての分割値をリストアップし、各々のMSEを計算することで、エラーを最も減らす分割を特定できます。これにより、決定木がどのように成長し、予測を行い、最初の分割が重要な一歩であるかの直感が得られます。