Pythonのsklearnメソッド　tree

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のtreeモジュールは、決定木（Decision Tree）と関連するアルゴリズムを実装するためのクラスと関数を提供します。決定木は、分類（Classification）および回帰（Regression）タスクに使用できる強力な機械学習アルゴリズムの一つです。以下は、treeモジュールで提供される主要なクラスと関数のいくつかです：

1. DecisionTreeClassifier: DecisionTreeClassifierクラスは、決定木を用いた分類（classification）を実行するためのクラスです。データの特徴に基づいて木構造を学習し、クラスラベルを予測します。

   python
   from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
   
   # DecisionTreeClassifierのインスタンス化
   dt_classifier = DecisionTreeClassifier(max_depth=3)
   
   # モデルをトレーニング
   dt_classifier.fit(X_train, y_train)
   
   # 予測
   y_pred = dt_classifier.predict(X_test)
   

2. DecisionTreeRegressor: DecisionTreeRegressorクラスは、決定木を用いた回帰（regression）を実行するためのクラスです。データの特徴に基づいて木構造を学習し、連続値の目標変数を予測します。

   python
   from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
   
   # DecisionTreeRegressorのインスタンス化
   dt_regressor = DecisionTreeRegressor(max_depth=3)
   
   # モデルをトレーニング
   dt_regressor.fit(X_train, y_train)
   
   # 予測
   y_pred = dt_regressor.predict(X_test)
   

3. ハイパーパラメータの調整: 決定木モデルのハイパーパラメータ（例: max_depth, min_samples_split, min_samples_leafなど）を調整することで、モデルの性能を最適化できます。GridSearchCVやRandomizedSearchCVを使用してハイパーパラメータの最適な値を探索することができます。

4. 可視化: 決定木モデルは可視化が比較的容易で、モデルの分岐や決定ルールを理解するのに役立ちます。export_graphviz関数を使用して決定木を可視化できます。

   python
   from sklearn.tree import export_graphviz
   import graphviz
   
   # 決定木を可視化
   dot_data = export_graphviz(dt_classifier, out_file=None, 
                              feature_names=feature_names,  
                              class_names=class_names,  
                              filled=True, rounded=True,  
                              special_characters=True)  
   graph = graphviz.Source(dot_data)  
   graph.render("decision_tree")
   

決定木は、特にデータの特徴や意味を理解しやすいため、モデルの可解性が重要な場合に有用です。ただし、過剰適合（オーバーフィッティング）の傾向があるため、ハイパーパラメータの調整やアンサンブル法との組み合わせが必要な場合があります。