決定木

決定木は、ツリーのような構造を使用して予測を行う、一般的で直感的な機械学習（ML）モデルです。データセットをより小さく、より小さなサブセットに分割しながら、関連する決定木を同時に開発することによって動作します。最終的な結果は、決定ノードとリーフノードを持つツリーです。決定ノードは特徴または属性を表し、ブランチは決定ルールを表し、各リーフノードは結果またはクラスラベルを表します。その構造がフローチャートに似ているため、理解および解釈が最も簡単なモデルの1つであり、予測モデリングの基礎となっています。

決定木の仕組み

決定木を構築するプロセスでは、さまざまな属性の値に基づいてトレーニングデータを再帰的に分割します。アルゴリズムは、各ステップでデータを分割する最適な属性を選択し、結果として得られるサブグループを可能な限り「純粋」にすることを目指します。つまり、各グループは主に同じ結果を持つデータポイントで構成されます。この分割プロセスは、多くの場合、ジニ不純度または情報ゲインのような基準によって導かれます。これは、ノード内の無秩序またはランダム性のレベルを測定します。

ツリーは、すべてのデータを含む単一のルートノードから始まります。次に、データに関する質問を表す決定ノードに分割されます（例：「顧客の年齢は30歳以上ですか？」）。これらの分割は、ノードが純粋になるか、最大ツリー深度などの停止条件が満たされるまで続きます。分割されていない最後のノードはリーフノードと呼ばれ、それらに到達するすべてのデータポイントに対する最終的な予測を提供します。たとえば、リーフノードはトランザクションを「不正」または「不正でない」として分類する場合があります。この解釈可能性は重要な利点であり、説明可能なAI（XAI）に関する議論でよく強調されます。

実際のアプリケーション

決定木は汎用性が高く、さまざまな業界で分類タスクと回帰タスクの両方に使用されています。

1. 診断のための医療におけるAI: 決定木を使用して、予備的な診断モデルを作成できます。このモデルは、症状（発熱、咳）、年齢、および検査結果などの患者データを入力（特徴量）として受け取ります。次に、決定木は一連の決定ルールに従って、特定の病気の可能性を予測します。たとえば、分割は、患者が発熱しているかどうか、次に咳の重症度に基づく別の分割に基づいて行われ、最終的には可能性の高い診断を示すリーフノードにつながります。これにより、医療専門家が従うべき明確なルールベースのパスが提供されます。この分野の詳細については、米国国立生物医学イメージング・バイオエンジニアリング研究所（NIBIB）をご覧ください。
2. 信用リスク評価のための金融サービス: 銀行および金融機関は、ローン適格性を判断するために決定木を使用します。モデルは、クレジットスコア、収入、ローン金額、職歴などの申請者データを分析します。ツリーは最初にクレジットスコアに基づいて分割される場合があります。スコアが高い場合は1つのパスに従い、低い場合は別のパスに従います。収入とローン期間の後続の分割は、申請者を低リスクまたは高リスクとして分類するのに役立ち、ローンの承認決定に影響を与えます。このアプリケーションは、金融におけるAIの中核部分です。

他のモデルとの関係

決定木は、より複雑なアンサンブル手法の基礎を形成し、多くの場合、より高い精度をもたらします。

• ランダムフォレスト: この一般的なモデルは、データのさまざまなランダムなサブセットと特徴に基づいて、複数の決定木を構築します。次に、それらの予測を集約し（分類の場合は投票、回帰の場合は平均化）、パフォーマンスを向上させ、過学習に対するモデルのロバスト性を高めます。
• 勾配ブースティング木: XGBoostやLightGBMなどのモデルは、決定木を順番に構築する高度なアンサンブル手法であり、新しい木が前の木の誤差を修正します。
• K-Meansクラスタリング: 決定木をクラスタリングアルゴリズムと区別することが重要です。K-Meansは、ラベルなしデータをグループ化するための教師なし学習法ですが、決定木はラベル付きデータに基づいて予測を行うための教師あり学習に使用されます。
• Convolutional Neural Networks (CNN)：表形式のデータの問題には強力ですが、決定木は画像のような高次元データには効果がありません。コンピュータビジョンでは、CNNやVision Transformers (ViT)のようなモデルが代わりに使用されます。Ultralytics YOLO11のような最先端のアーキテクチャは、物体検出、画像分類、インスタンスセグメンテーションのような複雑なタスクのために、これらの深層学習構造を活用しています。

決定木のような基礎モデルを理解することは、人工知能 (AI)のより広い状況において貴重なコンテキストを提供します。Scikit-learnのようなツールは、決定木のための一般的な実装を提供し、Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、より複雑なユースケースのための高度なビジョンモデルの開発とデプロイを効率化します。