決定木学習ツール(CART:ジニ不純度の減少による分割)

1. 学習データの入力

No. 変数1 変数2 変数3 変数4 カテゴリ
CSVの形式:1行あたり「変数1,変数2,変数3,変数4,カテゴリ」の5列(UTF-8).1行目は変数名とカテゴリ列名のヘッダーとして自動認識される(先頭行の1列目が数値でない場合).読み込むと既存の表の内容は置き換えられる.
個体(行)を追加し,4つの変数の値とカテゴリ(クラス名)を入力してください.

使い方

  1. 上の表に個体(行)ごとの4つの変数の値とカテゴリ(クラス名)を入力する.「サンプルデータを入力」で例を読み込むこともできる.
  2. 「この内容で決定木を開始」を押すと,全データを持つ根ノード(root)が作成される.
  3. 決定木の図でノードをクリックすると,そのノードの詳細(データ件数・クラス分布)と,4つの変数それぞれについて「閾値を変えたときのジニ不純度の減少量(ゲイン)」のグラフが表示される.
  4. 最もゲインが大きい変数・閾値の組が「最良の分割候補」として示されるので,「この分割を適用」を押すと,そのノードが2つの子ノードに分割される.
  5. 子ノードをクリックして同様の手順を繰り返す(最大の深さは3).純粋なノード(1種類のクラスのみ)や,深さ3に達したノードはそれ以上分割できない.
  6. 途中で分割をやめたい場合は「ここで打ち切る(葉にする)」を押す.
ジニ不純度 = 1 − Σpc²(pcはクラスcの割合).分割候補の閾値は,そのノードのデータにおける各変数の最小値〜最大値の間を24等分した点.JSXGraph Copyright (C) see http://jsxgraph.org