機械学習ってそもそもなに？決定木もふくまれるの？
機械学習（Machine Learning）は、コンピューターシステムが経験やデータから自動的に学習し、問題を解決するためのアルゴリズムや手法の研究分野です。具体的には、機械学習は以下のようなことを目指します：
- パターンの発見: データからパターンや構造を見つけること。
- 予測の実行: 未知のデータに対して予測を行うこと。
- 意思決定の支援: データに基づいて意思決定を行うための支援を行うこと。
機械学習の主な分野には、以下のようなものがあります：
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教師あり学習（Supervised Learning）: 入力データとそれに対応する正解ラベルが与えられた状態で学習を行う手法です。主なタスクには分類や回帰が含まれます。例えば、手書き数字の画像を入力として受け取り、それがどの数字かを分類する問題があります。決定木は、教師あり学習の手法の一つで、分類や回帰に使用されます。
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教師なし学習（Unsupervised Learning）: 正解ラベルが与えられておらず、データの構造やパターンを自動的に見つける手法です。主なタスクにはクラスタリングや次元削減が含まれます。例えば、類似した商品をグループにまとめることなどがあります。
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強化学習（Reinforcement Learning）: エージェントが環境との相互作用を通じて行動を学習する手法です。エージェントは報酬を最大化するための最適な行動を見つけることを目指します。例えば、ゲームでのプレイやロボットの制御などがあります。
決定木は、主に教師あり学習の分類問題に使用される手法の一つです。決定木は、特徴の値に基づいてデータを階層的に分割し、データを複数のクラスに分類します。そのため、決定木は機械学習の一部として広く使用されています。