「カート」とはどういう意味ですか？
目次
CARTは分類と回帰の木を指すよ。これは、データに基づいて意思決定を助けるために統計学と機械学習で使われる方法だ。CARTは、特定の特徴や特性に基づいてデータを小さなグループに分割することで機能するんだ。
CARTの仕組み
まず、全体のデータセットから始まる。CARTは、1つの特徴に基づいてデータを2つのグループに分ける最適な方法を探すよ。これを繰り返して、木のような構造を作るんだ。各分割によって、予測される結果に関してデータグループがより均一になる。プロセスの最後では、決定や予測につながる枝ができるんだ。
CARTが解決できる問題の種類
CARTは2つのタイプの問題に使えるよ：
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分類：データを異なるグループにカテゴリー分けしたいとき。たとえば、メールがスパムかどうかを判断すること。
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回帰：数値を予測すること。たとえば、特徴に基づいて家の価格を推定すること。
なぜCARTを使うの？
CARTが人気なのは、理解しやすくて解釈も簡単だから。最終的な木を視覚化できるから、どうやって決定がなされるかが明確になるよ。小さなデータセットでも大きなデータセットでもうまく機能するし、数字やカテゴリーなど、さまざまなタイプのデータを扱えるのもいいね。
要するに、CARTは複雑なデータをよりシンプルで管理しやすい部分に分解することで、さまざまなアプリケーションでの意思決定に役立つ便利なツールなんだ。