Decision Trees

[dɪˈsɪʒən triːz] ディシジョントリーズ

1. データ分類や予測のための機械学習モデル。

入力データの特徴に基づいて、複数の条件分岐を繰り返しながら最終的な結論や予測にたどり着く、樹木のような構造を持つ機械学習アルゴリズムです。主に分類問題や回帰問題に用いられます。

Decision trees are widely used in machine learning for classification problems. (決定木は、機械学習において分類問題に広く使用されています。)

• Decision trees: データ分類や予測のための機械学習モデル「決定木」を指します。
• are widely used: 「広く使用されている」という状態を表します。
• in machine learning: 「機械学習の分野において」という意味です。
• for classification problems: 「分類問題のために」という目的を示します。

The company employed decision trees to predict customer churn. (その会社は顧客の離反を予測するために決定木を採用しました。)

• The company: 特定の「その会社」を指します。
• employed: 「採用した」「利用した」という意味です。
• decision trees: データ分類や予測のための機械学習モデル「決定木」を指します。
• to predict: 「予測するために」という目的を表します。
• customer churn: 「顧客の離反」「顧客がサービスをやめること」を意味します。

Understanding how decision trees work is fundamental for data scientists. (決定木の仕組みを理解することは、データサイエンティストにとって不可欠です。)

• Understanding: 「理解すること」を意味します。
• how decision trees work: 「決定木がどのように機能するか」という内容です。
• is fundamental: 「不可欠である」「基礎的である」という状態を表します。
• for data scientists: 「データサイエンティストにとって」という対象を示します。

関連

• Machine learning
• Algorithm
• Classification
• Regression
• Random Forest
• Gradient Boosting
• Data mining
• Artificial intelligence