HyperAI超神経

CART デシジョンツリーは、分類および回帰タスクに使用できるデシジョンツリーアルゴリズムです。 1977 年にバークレー大学の統計学教授レオブライマンとチャールズジョエルストーン、スタンフォード大学のジェローム H. フリードマンとリチャードオルシェンによって開発されました。このアルゴリズムは、データマイニングと機械学習の分野で広く使用されており、その核心は、データセットをより小さなサブセットに再帰的に分割し、その過程でデシジョンツリーを構築することです。

CART はバイナリツリーを生成し、各内部ノードには決定ルールがあり、各リーフノードは予測結果を与えます。各セグメンテーションは、単一変数のしきい値に基づいて実行されます。 CART は、枝刈り戦略を使用して過剰適合を回避し、モデルの汎化能力を向上させます。 CART は、さまざまな種類の予測タスクに適した分類ツリーと回帰ツリーを構築することもできます。