決定木で回帰出来る理由がわからない
決定木は主に分類問題に使用されるアルゴリズムですが、その基本的な考え方は回帰問題にも適用できます。以下の理由で、決定木を回帰問題に適用できることが理解できます。
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分割による平均値の推定:
決定木はデータを分割することによってサブグループを作成し、各サブグループの目的変数の平均値を推定します。回帰問題では、各葉ノードでの平均値がその葉ノードに属するデータポイントの予測値となります。 -
分割の評価指標の変更:
分類問題では、ジニ不純度やエントロピーなどの評価指標を使用してノードの分割を評価します。回帰問題では、平均二乗誤差（Mean Squared Error）や平均絶対誤差（Mean Absolute Error）などの回帰用の評価指標を使用してノードの分割を評価します。 -
複数の葉ノードからの平均予測:
決定木では、各葉ノードの平均値を使用して個々のデータポイントの予測値を計算します。したがって、複数の葉ノードからの平均予測により、より正確な回帰予測が可能になります。
これらの理由により、決定木は分類問題だけでなく、回帰問題にも適用できる柔軟なアルゴリズムとなっています。