決定木

ドクターAI: やぁマーキー！面白い質問だね。コンピュータの中に実際の木が生えるわけじゃないよ。「決定木」という名前は、このアルゴリズムの構造が木の形に似ているからなんだ。根っこから始まって、枝分かれしながら葉っぱに至る、そんなイメージだよ。

ドクターAI: 決定木は、一連の質問に基づいて予測や分類を行うアルゴリズムなんだ。例えば「今日は傘を持っていくべきか？」という問題を考えてみよう。決定木なら「雨は降っている？」「風は強い？」「外出する予定は？」といった質問を順番に行って、最終的な答えを導き出すんだ。

ドクターAI: その通り！決定木は人間の意思決定プロセスに似ているから、とても直感的で理解しやすいアルゴリズムなんだ。実際、フローチャートのような見た目をしているよ。

ドクターAI: 素晴らしい質問だね！決定木の学習は、データを最もよく分割できる質問（特徴量）を順番に選んでいくプロセスなんだ。この「最もよく分割できる」というのを測るために、「不純度」という概念を使うよ。

ドクターAI: 心配しないで！例えで説明するね。リンゴとオレンジが混ざったフルーツバスケットがあるとしよう。このバスケットを「純粋なリンゴだけ」と「純粋なオレンジだけ」に分けたいんだ。

ドクターAI: 例えば「色は赤いですか？」という質問をすると、「はい」の側にはほとんどリンゴが、「いいえ」の側にはほとんどオレンジが集まるよね。これは良い質問だ！一方、「重さは150g以上ですか？」という質問だと、両方の答えにリンゴとオレンジが混ざってしまうかもしれない。これは不純度が高い、つまり良くない質問ということになるんだ。

ドクターAI: その通り！具体的には「情報利得」や「ジニ不純度」、「エントロピー」といった指標を使って、どの質問（特徴量）が最も不純度を下げるかを計算するんだ。そして、最も効果的な質問から順番に木を成長させていくよ。

ドクターAI: 決定木は様々な分野で活用されているよ！いくつか例を挙げてみるね。

ドクターAI: まず、医療診断の分野では、患者の症状や検査結果から病気を診断するのに使われているんだ。例えば「熱はありますか？」「咳は出ますか？」「喉は痛いですか？」といった質問を順番に行って、最終的な診断結果を導き出すんだよ。

ドクターAI: 金融分野では、ローンの審査や不正検出に使われることが多いよ。例えば「年収はいくらですか？」「過去に延滞はありましたか？」「勤続年数は？」といった質問を基に、ローンの承認・拒否を判断するんだ。

ドクターAI: また、マーケティングの分野では、顧客セグメンテーションや購買行動の予測にも使われているよ。「年齢は？」「性別は？」「過去の購入履歴は？」といった質問から、特定の商品を購入する可能性が高い顧客を特定するんだ。

ドクターAI: もちろん、どんなアルゴリズムにも長所と短所があるよ。まず長所から説明するね。

ドクターAI: 決定木の大きな長所は、解釈のしやすさだね。なぜその予測結果になったのかを、木の構造を辿るだけで簡単に説明できるんだ。また、データの前処理（正規化やスケーリング）があまり必要なく、欠損値にも比較的強いという特徴もあるよ。

ドクターAI: 短所としては、過学習（オーバーフィッティング）しやすいことが挙げられるね。特に、制限なく成長させると、訓練データに対しては完璧に適合するけど、新しいデータに対する予測精度が低くなってしまうんだ。

ドクターAI: いい質問だね！過学習を防ぐ方法はいくつかあるよ。例えば、木の深さに制限を設ける「剪定（せんてい）」という方法や、一つのノードで分割するために必要な最小データ数を設定する方法などがあるんだ。また、後で説明する「ランダムフォレスト」のように、複数の決定木を組み合わせることで過学習を軽減する手法もあるよ。

ドクターAI: そうだね、決定木は小さな変化に敏感で不安定なことがあるんだ。訓練データが少し変わるだけで、木の構造が大きく変わってしまうことがあるよ。また、最適な木を見つけるのは計算量的に難しい問題で、多くの場合は貪欲法という近似アルゴリズムを使っているんだ。

ドクターAI: その質問を待っていたよ！決定木の短所を克服するために、「アンサンブル学習」という手法が開発されたんだ。これは複数の決定木を組み合わせて使う方法だよ。

ドクターAI: その例えはピッタリだね！音楽のアンサンブルと同じように、複数の決定木が協力して予測を行うんだ。代表的なアンサンブル手法には「ランダムフォレスト」「勾配ブースティング決定木（GBDTやXGBoost）」「AdaBoost」などがあるよ。

ドクターAI: その通り！ランダムフォレストは、文字通り「ランダムな森」のように多数の決定木を作って、それらの予測を組み合わせる手法なんだ。各木はデータの一部（ブートストラップサンプル）と特徴量の一部を使って学習するから、それぞれ少しずつ異なる予測をするんだよ。そして最終的には、多数決や平均を取ることで予測を行うんだ。

ドクターAI: その例えもピッタリだね！「三人寄れば文殊の知恵」ということわざがあるけど、アンサンブル学習はまさにそんな感じなんだ。一人（一つの決定木）では間違えることもあるけど、みんなで相談すれば正しい答えに近づきやすくなるんだよ。

ドクターAI: どういたしまして、マーキー！決定木は機械学習の中でも特に理解しやすいアルゴリズムだけど、アンサンブル学習と組み合わせることで非常に強力になるんだ。次回は「ランダムフォレスト」についてもっと詳しく話そうか。決定木の森がどれだけパワフルなのか、きっと驚くと思うよ！