決定木を使った回帰の仕組み

回帰木でどのように分岐を作るかを説明します。
動画での説明：https://youtu.be/E5WOgzoEs1M

Transcript

1. 木構造２ 木構造２ 決定木 (回帰) 決定木 (回帰)
2. 決定木の各部分の名称 条件分岐を組合せて結論を導く木構造の予測モデル 根(root node/the root) 気温は25℃超えてますか？ 夏 湿度は50%超えてますか？ No Yes 気温は15℃超えてますか？ クーラーをつけてますか？ 夏 春 春 春 No Yes No Yes No Yes 枝(branch) ノード(node) 葉(leaves/leaf nodes) 深さ(depth) 前回までのおさらい
3. 今回の内容 •データの説明 •回帰木 •変数が複数ある場合の回帰木 •まとめ 決定木を用いた回帰の方法について説明します
4. 説明のために使用するデータ 気温から、その日のアイスの売上を予測したい 気温 アイスの売上
5. 気温 アイスの売上 寒すぎてこたつで アイス食べるから増える 売り切れてこれ以上は売れない 気温が上がれば上がるほど売上が増える 説明のために使用するデータ 気温から、その日のアイスの売上を予測したい
6. 線形モデルをフィットさせるのは難しい 最小二乗法で線形回帰をした場合は殆どのデータで予測ができず、解釈も難しい 気温 アイスの売上 気温が０度以下だと売上がマイナス？ 気温が上がれば∞に売上も増える？
7. 回帰の決定木 データをいくつかの区画に区切り、区画ごとの平均値を出す 気温 アイスの売上 気温は10℃超えてる？ 50 気温は20℃超えてる？ No Yes 気温は0℃超えてる？ 25 3 10 No Yes No Yes 0 10 20 50 25 10 3
8. 回帰の決定木 どのような場合にどんな値になるかのルールを簡単に作成できる 気温 アイスの売上 気温は10℃超えてる？ 50 気温は20℃超えてる？ No Yes 気温は0℃超えてる？ 25 3 10 No Yes No Yes 0 10 20 50 25 10 3
9. 回帰の決定木の分岐の良さを比較したい 様々な分岐を作ることができるので、分岐の良さの基準をつくりたい 前回までのおさらい 分類木ではきれいに分類できているか(不純度, Impurity)を基準に分岐を決めていた 回帰でもきれいに数値を当てられているか(誤差)を基準に分岐を決めたい
10. 分岐を一つ決めた時、木がどれくらいフィットしているか評価 分岐の前後の平均値との二乗誤差を計算します 気温 アイスの売上 -3 10 30 の領域の平均値 = 30 の領域の平均値 = 10 -3で分岐した時の誤差 ＝ (10 − 10)2+ (10 − 30)2 + (10 − 30)2 + … + (50 − 30)2
11. … 分岐を一つ決めた時、木がどれくらいフィットしているか評価 分岐の前後の平均値との二乗誤差を計算します 分岐の基準値 誤差 10 誤差が最小になる点で 分岐を作る
12. 特徴が複数ある場合も同じ要領で分岐を決める 特徴ごとの最良の分岐点を求め、その中で最小の誤差の分岐を選択します 気温 湿度 アイス売上 10 40 10 15 50 20 20 90 40 … … … 分岐の基準値 誤差 10 分岐の基準値 誤差 40 20 35 より誤差が少ない 湿度40％を基準に分岐を作る 気温で分岐を移動した時の誤差 湿度で分岐を移動した時の誤差 湿度は40%超えてる？ No Yes
13. 分岐を決定する手順を繰り返せば木が完成 ①誤差が最小になる区切りを見つけて、分岐を作る 気温 アイスの売上 気温は10℃超えてる？ No Yes 10 50 25 10 3
14. 分岐を決定する手順を繰り返せば木が完成 ②Yesに該当するデータで、誤差が最小になる分岐を作る 気温 アイスの売上 気温は10℃超えてる？ No Yes 0 10 50 25 10 3 気温は0℃超えてる？ 3 10 No Yes
15. 分岐を決定する手順を繰り返せば木が完成 ③Noに該当するデータで、誤差が最小になる分岐を作る 気温 アイスの売上 気温は10℃超えてる？ 50 気温は20℃超えてる？ No Yes 気温は0℃超えてる？ 25 3 10 No Yes No Yes 10 20 50 25 10 3
16. 実験！ じ　っ　け　ん
17. 実際に動かしてみる ２つの特徴から数値が決まる人工的なデータを作成 大 小
18. 実際に動かしてみる 区画ごとの平均値が出力される木が作成できたことが確認できる Scikit-learn と https://github.com/parrt/dtreeviz を使用して可視化しています コードは概要欄のリンクから参照してください
19. まとめ 回帰木について説明しました •回帰木では区画ごとの平均値を出力する木を作成する •分岐の基準点をずらしながら誤差をプロットし、最小になる点を選択することで決定 する •作成される予測モデルは軸に並行な境界を持つ