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'''C4.5'''はロス・キンランが開発した[[決定木]]を生成するためのアルゴリズムである。C4.5はキンランの[[ID3]]アルゴリズムの拡張である。C4.5が生成する決定木はクラス分けのために使うこと [[Category:決定木]] …

…ref>[[機械学習]]の[[アルゴリズム]]であり、[[分類 (統計学)|分類]]、[[回帰分析|回帰]]、[[クラスタリング]]に用いられる。[[決定木]]を弱学習器とする[[アンサンブル学習]]アルゴリズムであり、この名称は、ランダムサンプリングされたトレーニングデータによって学習した多数の決定木を使 [[Category:決定木]] …

アフィン超平面は、線型結合（斜格）[[決定木]]や[[パーセプトロン]]などの多くの[[機械学習]]アルゴリズムにおいて決定境界を定めるのに用いられる。--> …

…s Quinlan）により提案された。その学習方法は[[オッカムの剃刀]]の原理に基づいている。すなわち最低限の仮説による事象の決定を行う。出力は[[決定木]]の形で表される。 [[Category:決定木]] …

…|等式 {{math|1=''P''(''A''∩''B'') = ''P''(''A''|''B'')''P''(''B'')}} の[[決定木]]による図示。]] * 条件付き確率は[[決定木]]や[[ベン図]]によりわかりやすく表示できる。 …

勾配ブースティングは通常、固定サイズの[[決定木]]（特にCART木）を基本学習者として使用する。フリードマンは、この特殊なケースに対して、各基本学習者の適合性を向上させる勾配ブースティング法の修正を 一般的な勾配ブースティングでは、m 番目のステップにおいて、決定木 <math>h_m(x)</math> を疑似残差に適合させる。<math>J_{m}</math> をその葉の数とする。ツリーは入力空間を <mat …

* [[決定木]]や[[ランダムフォレスト]] …

…器は、特に <math>\vec x</math> が疎であるとき最も高速な分類器であるため、分類の速度が重要な場合に使われることが多い。ただし、[[決定木]]の方が速い場合もある。また、線形分類器は <math>\vec x</math> の次元が大きいときにうまく機能する。例えば、[[文書分類]]におい …

アフィン超平面は、線型結合（斜格）[[決定木]]や[[パーセプトロン]]などの多くの[[機械学習]]アルゴリズムにおいて[[決定境界]]を定めるのに用いられる。 …

…定グラフ'''（にぶんけっていグラフ）とは、[[ブール関数]]を表現するのに使われる[[有向非巡回グラフ]]である。グラフに既約していない物は二分[[決定木]]（binary decision tree）と呼ぶ。 例えば下の左図は、ブール関数 <math>f(x_1, x_2, x_3)</math> を表す二分[[決定木]]と[[真理値表]]を示している。この[[木構造 (データ構造)|木構造]]で、引数群の値の組み合わせに対応した関数の値はグラフを上から順にたどってい …

** [[決定木]] …

* [[決定木|回帰木]] …

ソートで標準とされる Ω（''n'' log ''n''）の下限は、[[決定木]]モデル内で証明されています。[[決定木]]モデルは数値比較のみを実行でき、[[算術演算]]は実行できないもので、凸包は算出できない。凸包に適したモデルである{{仮リンク|代数決定木|en|a …

* [[決定木]]では、木の深さでバリアンスを調整できる。<ref name="islr">{{cite book |author1=Gareth James |au …

代表的な識別的モデルの例として、[[ロジスティック回帰]]（LR）、[[条件付き確率場]]（CRF）（無向グラフで指定される）や[[決定木]]などがある。一方、[[生成的モデル]]の代表例としては、[[単純ベイズ分類器]]、{{Ill2|ガウス混合モデル|en|Gaussian mixtu …

* [[決定木]] …

'''[[データマイニング]]法'''では、[[サポートベクターマシン]]・[[ニューラルネットワーク]]・[[決定木]]などを用いて、化学構造が近く分配係数が既知の化合物で[[機械学習|学習]]させることで、目的化合物の分配係数を求める。 …

; [[決定木]]学習 …