決定木アルゴリズムとは。具体例を用いて解説

決定木アルゴリズムは機械学習の分野における予測モデルである。具体的には問題解決におけるプロセスを木構造で可視化するアルゴリズムだ。木構造では、葉が分類を表し、枝がそのプロセスにおける過程を示す。決定木には他に回帰木と、分類木の二つの呼び名がある。前者は住宅価格の見積など、実数値を予測する際に用いられる。一方、分類木は、試合の勝ち負けや、男女といった性別といった分類が用いられるときに使用される用語だ。
このアルゴリズムが組み込まれた「自分に合った数学参考書を購入するレコメンドシステム」があるとすれば、以下のような仕組みになるだろう。前提として、適切な数学参考書を購入する際の決め手は主に、ユーザーの興味や性格だろう。それら2つの要素に基づいてレコメンドシステムに木構造が用いられる。まず、数学における知識の定着度によって、数学I,A,Ⅱ,B等、どの分野から勉強すればいいのかが提示される。次に、性格的に、文章で理解しやすいタイプは、文章量が多く、図が少ないものがレコメンドされる。このような自分に適した数学の参考書を買うというような意思決定において論理的に物事を決定しやすくする方法が、決定木アルゴリズムだ。