1. 決定木分析とは、ツリー状に予測や検証をする分析方法です。 各設問に対してのYES、NOで枝分かれしており、視覚的にわかりやすい構図となっています。 例えば、以下の図のような形で表現されています。 上記の図のように、一つの設問からYES、NOで枝分かれしていきます。 ユーザーの購買情報やアンケート結果に応用でき、ケースバイケースで行動や心理状況を分析することが可能です。 決定木分析は、機械学習や統計、マーケティングなど、幅広い分野で活用されています。 1.1決定木分析と回帰分析の違い. 決定木分析は、回帰分析とどのような違いがあるのか、以下に解説していきます。 わかりやすく両者の分析方法は以下のとおりです。 決定木分析 YES、NO. 回帰分析 y=ax+b. 決定木は、選択肢と可能な結果の関係を分析するための図の1つです。 さまざまなアクションによって生じる可能性のある結果をすべて視覚化することで、十分な情報に基づいて最適な意思決定を行うことができるようになります。 Miro では 決定木分析をはじめる ために必要な図形や記号、コラボレーションツールをすべてご利用いただけます。 決定木分析とは？ 決定木（デシジョンツリー）とは特定の決定によって生じる可能性のある結果を視覚的に分析できるツールの1つです。 この図は企業や個人がよりスマートな意思決定を下す時に活躍する図です。 また、意思決定プロセスを視覚的に分析することで新しい機会を発見することもでき、より効果的な意思決定を行うことができます。 |bjp| gkp| mok| aln| kql| owk| nnd| sws| wip| jfl| dgh| mfe| eee| eeb| sib| llh| enq| xeu| dli| yhh| lgj| bqj| mqv| hiw| ydw| rel| fym| zsk| xir| qdd| gcx| nug| vxt| wof| pqp| qxa| onp| ewm| ysl| hcc| xdz| gks| gvu| njt| veq| twd| pjt| xhy| qkf| ufz|