前回は、ナイーブ・ベイズを実装しました。今回は、決定木（Decision Tree）を解説します。

決定木は、データセットを分割し、木構造を作ります。下図は、アイリス（Iris）のデータセットを使用して訓練された決定木モデルの可視化です。scikit-learnで生成することが出来ます。

詳細は記事の中で解説しますが、この決定木モデルは、花の特徴（花弁とがく片の長さと幅）に基づいて、アイリスの3種類（Setosa、Versicolor、Virginica）に分類しています。よって、入力データに対して木構造にある条件をたどっていけば、花の予測が出来ます。

では、決定木は何を持ってデータセットを分割しているのでしょうか。