見出し画像

ChatGPT4：決定木でデータを理解しよう

hima2b4


決定木って何？

  • 以下は、ChatGPTによる決定木の説明です。

決定木は、問いかけのゲームみたいなものだよ。まず最初に質問をして、その答えによって次の質問が決まるんだ。
例えば、果物の種類を当てるゲームをするとき、最初の質問は『その果物は赤い？』っていう感じだね。その答えによって次の質問が変わっていくんだ。例えば、『赤い果物ですか？』って聞いてYesって答えたら、次は『その果物は丸い？』って聞かれるかもしれないし、Noって答えたら『その果物は黄色い？』って聞かれるかもしれない。
これを繰り返して、最後に何の果物かを当てるんだ。だから、決定木っていうのは、質問を続けて答えによってデータを分ける方法なんだよ。

  • もうすこし具体化してもらいます。

決定木は、Yes/Noで答えられる質問を連続して行い、その答えに基づいてデータを分類する方法です。

例えば、あなたが果物を分類したいとします。
最初の質問は「果物は赤いですか？」です。もしYesなら、その果物はりんごかいちごかなどの赤い果物になります。Noなら、他の色の果物、例えばバナナやオレンジなどになります。

次に、赤い果物のグループに属する果物をさらに分類します。例えば、「果物は丸いですか？」という質問をします。これによって、りんごといちごが分かれるかもしれません。

これを繰り返すことで、最終的にはYes/Noで答えられる質問によって果物が分類され、決定木が完成します。
このようにして、決定木はデータをシンプルな質問と分岐で表現し、分類する方法です。

  • 次はビジネス例で説明してもらいます。

例えば、ある企業が新しい製品を市場に投入する際に、その製品が成功するかどうかを予測する必要があります。この場合、決定木を使って予測モデルを構築することができます。

データセットには、過去の製品投入に関する情報が含まれているとします。
各製品にはいくつかの特徴があります。例えば、製品の価格、広告費用、競合他社の製品の数などです。また、製品の成功（成功するかしないか）が目的変数として与えられています。

最初のステップは、データセット全体を使って初期の分岐を作成します。たとえば、価格がある閾値よりも高いか低いかで分岐することができます。高価な製品と安価な製品でそれぞれ異なる分岐に分けることができます。

次に、各分岐でデータをより純粋なグループに分割します。例えば、価格が高い製品のグループ内で、広告費用がある閾値よりも高いか低いかでさらに分割します。

これを繰り返して、最終的には製品の成功を予測するための葉ノードに到達します。各葉ノードでは、そのグループ内の製品が成功する確率などの情報が得られます。

このようにして、決定木を使って製品の成功を予測するモデルを構築することができます。そして、新しい製品の特徴を入力してモデルを実行することで、その製品が成功するかどうかを予測することができます。

  • 上記をアスキーアートで説明してもらいます。

                  特徴A ≤ 5.0?
                 ╱          ╲
       Yes   ╱                ╲   No
           特徴B ≤ 3.0?       特徴C ≤ 7.0?
          ╱          ╲       ╱          ╲
  Yes   ╱              ╲   No              ╲   Yes
     Class 1          Class 2          Class 1
 (製品成功)         (製品失敗)         (製品成功)

これは、簡単な決定木の例を示しています。
特徴Aと特徴Bに基づいて、製品の成功または失敗が分類されます。

  • 最後に決定木の一般的な説明をしてもらいます。

決定木は、データ解析や機械学習における一種のモデルです。名前の通り、木のような構造を持ちます。これは、あるデータセット内の特徴や属性に基づいて、目的変数を分類あるいは予測するために使われます。

まず、決定木ではデータセット内の特徴や属性を使って分岐を作ります。これにより、データを異なるグループに分けることができます。これを繰り返し、各分岐点でデータをより小さなグループに分割していきます。最終的に、葉（leaf）と呼ばれる末端ノードに到達します。ここでは、最終的な分類や予測が行われます。

決定木では、各分岐点で最も良い特徴や属性を選択するための基準が必要です。一般的には、ジニ不純度（Gini impurity）やエントロピー（entropy）といった指標が使われます。これらの指標は、分岐点でのデータの不純度を測るために使われ、より純粋なサブグループを作るための最適な分岐を見つけるのに役立ちます。

決定木は、データ解析や予測モデリングの手法として幅広く使われています。特に、分類や予測のプロセスが直感的で理解しやすいため、初心者にも人気があります。また、決定木は他の機械学習モデルと組み合わせて使われることもあります。例えば、ランダムフォレストや勾配ブースティングといったアンサンブル学習法では、複数の決定木を組み合わせることでより高い精度を達成することができます。

実行例

ちょっと前置きが長くなりましたが、この決定木はCode Interpreterにデータ与えるだけで実行してくれます。

ここでは、以前の記事で使ったクリミア戦争におけるナイチンゲールのデータで実行してみます。

  • まずはどんなデータかをChatGPTに説明してもらいます。

読み込んだ`nightingale_data.csv`ファイルの最初の10行を確認しました。このデータセットには、以下のカラムが含まれています：

  • `B.C.`: 西暦年

  • `month`: 月

  • `would_count`: 傷病者数

  • `other_count`: その他の原因による死亡者数

  • `disease_count`: 疾病による死亡者数

  • `army_count`: 軍隊の人数

  • `sanitary status`: 衛生状態の記述（措置前後を示す）

  • `wound_norm`: 傷病による死亡率（正規化）

  • `other_norm`: その他の原因による死亡率（正規化）

  • `disease_norm`: 疾病による死亡率（正規化）

このデータセットは、フローレンス・ナイチンゲールがクリミア戦争中に収集した、衛生状態改善前後の軍隊における傷病者数や死亡者数を示しています。データは月ごとに集計されており、衛生状態の改善措置が軍隊の健康にどのような影響を与えたかを分析することができます。

観察ポイント:

  • 衛生状態の改善効果: `sanitary status`カラムを通じて、衛生状態の改善措置が導入される前後で、死亡率がどのように変化したかを観察できます。

  • 死亡率の推移: `wound_norm`、`other_norm`、`disease_norm`の各カラムは、傷病、その他の原因、疾病による死亡率を正規化して示しています。これにより、時間の経過とともにこれらの死亡率がどのように変化したかを分析することが可能です。

分析:

このデータセットを使用して、特に衛生状態の改善が軍隊の健康に与えた影響に焦点を当てた分析を行うことができます。死亡率の推移を月ごとに追跡し、衛生状態の改善措置の導入前後での変化を比較することで、その効果の大きさを定量的に評価することが可能です。

次に、特定の分析を行いたい場合や、このデータセットに基づく特定の視覚化を作成したい場合は、その詳細をお知らせください。

  • 決定木（を描いて）

決定木の各分岐は、データセットを異なるクラスに分類するための決定ルールを表しています。ここでの分類の目的は、衛生状態の改善措置の導入前後（`Before measures`と`After measures`）を予測することです。分析に用いた特徴量には、傷病者数、その他の原因による死亡者数、疾病による死亡者数、軍隊の人数が含まれます。

以下は、決定木の主な分岐点に関する詳細な説明です。具体的な数値は表示されていないため、一般的な説明に留めます。

ルートノード（最初の分岐点）

  • 特徴と閾値: 決定木のルートノードでは、データを2つのグループに分ける最も重要な特徴とその閾値が示されます。この閾値を基に、データは左の子ノードか右の子ノードに分岐します。

  • 分類基準: 例えば、疾病による死亡者数が特定の値より小さいか大きいかで、データを分けることが示唆されているかもしれません。これは、疾病による死亡者数が衛生状態の改善措置の導入前後を区別する上で重要な役割を果たしていることを意味します。

中間ノード

  • 分岐の継続: ルートノードから分岐した後、中間ノードではさらにデータを細分化するための条件が示されます。各中間ノードは、特定の特徴量と閾値に基づいて、データをさらに2つのグループに分けます。

  • 分類の精緻化: これらの分岐は、データセット内のより細かなパターンや関連性を捉え、より正確な分類を目指します。

葉ノード（最終的な分類）

  • クラスの割り当て: 葉ノードに到達したデータポイントは、そのノードに関連付けられたクラス（ここでは`Before measures`または`After measures`）に分類されます。

  • 分類結果: 葉ノードは、そのノードに到達したデータポイントがどのクラスに属するかを示します。また、場合によっては、そのクラスに属するサンプルの割合や数も示されることがあります。

この決定木を通じて、衛生状態の改善措置の導入前後を最もよく区別する特徴量が何であるか、またそれらの特徴量がどのように組み合わさって分類に至るかの洞察を得ることができます。この分析は、特定の健康指標が公衆衛生措置の効果を評価する上でどのように役立つかを理解するのに有用です。

  • 説明を念押し😎

決定木は、データを分類するためのシンプルで直感的なモデルです。木の形をしており、データを分岐させる質問をノード（節点）に配置して、最終的にデータを分類する仕組みを持っています。決定木は、データの特徴を基にして決定ルールを作成し、データを分類するか、あるいは回帰分析を行います。

構成要素

  • ルートノード: 決定木の最上部に位置し、最初の分岐点です。

  • 内部ノード: 条件に基づいてデータをさらに分岐させるノードです。

  • 葉ノード（末端ノード）: これ以上分岐しないノードで、最終的な分類結果や値が割り当てられます。

分岐の仕組み

決定木は、データセットの特徴を見て、その特徴が特定の値より大きいか小さいか（数値データの場合）、あるいは特定のカテゴリに属しているか否か（カテゴリカルデータの場合）といった質問によってデータを分岐させます。各分岐は、データをより均質な子グループに分けることを目指します。

利点

  • 直感的: 決定木は、その構造がシンプルで理解しやすいため、非専門家にも説明しやすいモデルです。

  • 柔軟性: 数値データとカテゴリカルデータの両方を扱うことができます。

  • 解釈性: 決定木は、どの特徴が分類や予測に重要であるかを示すため、データの洞察を得やすいです。

利用例

  • 顧客セグメント: 顧客の属性に基づいて、異なる顧客セグメントに分類します。

  • 病気の診断: 患者の症状や検査結果に基づいて、特定の病気を診断します。

  • クレジットスコアリング: 個人の信用情報に基づいて、ローンの承認を予測します。

注意点

決定木は、過学習（訓練データに対して非常によくフィットするが、新しいデータに対してうまく一般化できない状態）に陥りやすいという欠点があります。この問題を解決するために、木の深さを制限したり、ランダムフォレストなどのアンサンブル学習技術を使用することが一般的です。

決定木はそのシンプルさから多くの場面で利用されており、データから洞察を得るための強力なツールです。

最後に

ちょっと図は見にくい… ってところはありますが、

  • 分類が〇〇になるのは、こーこーこーゆう時

  • この値が〇〇以上になるのは、こーこーこーゆう時

ってのを示唆してくれます。

データをインプットして「決定木」と叫ぶだけでやってくれるのはありがたい😄。


よろしければサポートお願いします！