【パターン認識ラジオ】決定木

[音楽]   **ホスト**: こんにちは、リスナーの皆様！今日のパターン認識ラジオでは、2クラス分類問題における決定木の作成方法に焦点を当てます。説明変数が10ほどあるデータセットで、ジニ不純度を最小化して木を成長させるプロセスについて一緒に学びましょう！   [効果音]   **ホスト**: では、まず決定木とジニ不純度についての基本を説明します。例として、赤いリンゴと黄色いオレンジの分類を考えましょう。   - 赤い大きなリンゴ: 30個 - 赤い小さなリンゴ: 10個 - 黄色い大きなオレンジ: 20個 - 黄色い小さなオレンジ: 40個   色で分割すると、ジニ不純度が0になります。詳しいコードはこんな感じです。   [コード解説]   ```python def calculate_gini_impurity(apples, oranges): total = apples + oranges if total == 0: return 0 probability_apples = apples / total probability_oranges = oranges / total gini_impurity = 1 - (probability_apples ** 2 + probability_oranges ** 2) return gini_impurity # 色で分割した場合 red_apples = 40 red_oranges = 0 yellow_apples = 0 yellow_oranges = 60 gini_red = calculate_gini_impurity(red_apples, red_oranges) gini_yellow = calculate_gini_impurity(yellow_apples, yellow_oranges) gini_color = (red_apples + red_oranges) / 100 * gini_red + (yellow_apples + yellow_oranges) / 100 * gini_yellow # 大きさで分割した場合 big_apples = 30 big_oranges = 20 small_apples = 10 small_oranges = 40 gini_big = calculate_gini_impurity(big_apples, big_oranges) gini_small = calculate_gini_impurity(small_apples, small_oranges) gini_size = (big_apples + big_oranges) / 100 * gini_big + (small_apples + small_oranges) / 100 * gini_small print(f"ジニ不純度 (色で分割): {gini_color:.2f}") print(f"ジニ不純度 (大きさで分割): {gini_size:.2f}") ```   [音楽]   **ホスト**: さて、このリンゴとオレンジの例から学んだことを基に、説明変数が10個あるようなより複雑なケースに進みましょう。   1. データを理解する: 説明変数がどのような情報を持っているのか理解し、前処理を施します。 2. ジニ不純度を計算する: 各説明変数に対して、ジニ不純度を計算します。 3. 最良の分割を選ぶ: ジニ不純度が最も低くなる説明変数でデータを分割します。 4. 枝を成長させる: 各サブセットで再帰的にステップ2と3を繰り返し、決定木を成長させます。 5. 剪定する: 必要に応じて、過学習を防ぐために木を剪定します。   [効果音]   **ホスト**: 皆さんも、Pythonなどのプログラミング言語を使って、自分で決定木を構築してみてはいかがでしょうか？データサイエンスの旅は、これからが楽しみですね！   [音楽]   **ホスト**: それでは、今日のパターン認識ラジオはここで終わります。次回もお楽しみに！さようなら！   [エンディング音楽] 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://www.kogakuin.ac.jp/science/ https://wcci2024.org/

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