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木構造を利用して, 入力パターンに対応するクラス分類を決定するアルゴリズムを表現したもの. 葉ノード以外は属性に関する条件判断を与え, 葉ノードにクラスが付与される. こうすれば, 木のノードにおける分岐をたどることにより, クラス分類アルゴリズムを容易に実行できる.
 
木構造を利用して, 入力パターンに対応するクラス分類を決定するアルゴリズムを表現したもの. 葉ノード以外は属性に関する条件判断を与え, 葉ノードにクラスが付与される. こうすれば, 木のノードにおける分岐をたどることにより, クラス分類アルゴリズムを容易に実行できる.
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[[category:システム分析・意思決定支援・特許|けっていぎ]]

2008年11月8日 (土) 20:49時点における最新版

【けっていぎ (decision tree)】

木構造を利用して, 入力パターンに対応するクラス分類を決定するアルゴリズムを表現したもの. 葉ノード以外は属性に関する条件判断を与え, 葉ノードにクラスが付与される. こうすれば, 木のノードにおける分岐をたどることにより, クラス分類アルゴリズムを容易に実行できる.