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![[DL輪読会]NVAE: A Deep Hierarchical Variational Autoencoder](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/nvaeadeephierarchicalvariationalautoencoder-201113004930-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
決定木学習
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- 3. 生成手順①： 分割 3 天気 気温湿度 風 最初はデータ全体について 説明変数で様々な分割を試す 基本は２分割 晴れ 曇り 雨 強い 弱い18～29 65～96
- 4. 生成手順②： 分割基準 4 天気 気温湿度 風 晴れ 曇り 雨 強い 弱い18～29 65～96 分割基準 対応ツール Information Gain C4.5 Gini係数 CART 検定統計量 CHAID 分割した２つのデータについて 右の指標のいずれかを計算し、 もっとも分類能力の高い分割を採用
- 5. 生成手順③： 再帰的分割 分割されたサブデータに対し、同じ分割処理を施していく 停止条件に達するまで分割を行う 多くの場合、木が育ちすぎるので、刈り込み(pruning)を行う 5 「晴れ」データだけに対して 分割処理 「雨」データだけに対して 分割処理
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- 7. 決定木学習の特徴 7 可読性が高い ＝ 後編集も容易 説明、目的変数とも連続値、カテゴリ値、順序尺度を設定可能 データの分布の型を問わない 外れ値に対して頑健 長所 短所 分類性能が高い手法ではない(SVMの方がよいといわれる) 木が過度に分岐することが多い ＝ 過学習、オーバーフィッティング （学習設定や刈り込みが必要） データが少し変わるだけで全く違う木が生成されることがある（不安定） 線形性のあるデータには適していない XORの分類はできない ・・・ ２変数の同時利用ができない
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- 9. 線形性があるデータは回帰モデルのほうが妥当 9 dist = 3.93× speed － 17.6
- 10. 決定木学習はXORの分類が不能 10 XOR Y X x > 0& y > 0 が表現できれば・・・
- 11. 決定木学習はよく使われている (1) 11 1 C4.5 2K-Means 3 Support Vector Machine 4 Apriori 5 EM 6 PageRank 7 AdaBoost 8 kNN 9 Naive Bayes 10 CART IEEE ICDM, 2006 Data Miningで使われるTop10アルゴリズム 決定木学習は1位と10位に入っている
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- 13. 例題 架空のテストマーケティング調査 （乱数で作成） 対象都市： 東京、大阪、高知 カテゴリ変数 対象年代： 20代, 30代, 40代, 50代, 60代 順序変数 対象性別： 男性、女性 カテゴリ変数 調査内容：「この商品を買いますか？」 ※ 東京で、女性で、若いほど買う傾向が高くなるように仕込み 有望なセグメントを判別したい 13
- 14. 各項目での買う・買わないの集計表 14 女性ほど買う 若いほど買う ・・・【論点】どの年代で２分するといいのか？ 大都市ほど買う ・・・【論点】都市をどう２分するといいのか？ 男性女性 020406080 東京 大阪 高知 020406080 20代 30代 40代 50代 60代 020406080
- 15. 20代 30代 40代50代 60代 020406080 「年代」での決定木（順序尺度） 15 20代,30代 40代,50代,60代 O 74/46 X 43/137 年代 20,30代と40,50,60代の２つに分けると 買う・買わないが最も偏るよう分類される
- 16. 東京 大阪 高知 020406080 「住所」での決定木（カテゴリ値） 16 O 67/33 X 50/150 住所 東京高知,大阪 「東京」と「大阪、高知」の２つに分けると 買う・買わないが最も偏るよう分類される
- 17. 全項目の組み合わせでの買う・買わないを考える 17 購買傾向をORで結合すると・・・ 女性 or20代 or 東京 広すぎ 購買傾向をANDで結合すると・・・ 女性 and 20代 and 東京 絞りすぎ・妥当？ 男性 女性 020406080 東京 大阪 高知 020406080 20代 30代 40代 50代 60代020406080 ANDとORをどう組み合わせると有望セグメントが見つかるか？
- 18. 全変数を用いた決定木 18 女性 東京 東京 男性 高知,大阪 高知,大阪 O 53/7 O 26/4 X 12/48 O 22/8 X 0/20 X 4/96 性別 住所年代 年代住所 ① ③② ① 女性 &20,30代 購入率：88.3% ② 女性 & 40,50,60代 & 東京 購入率：86.7% ③ 男性 & 東京＆20,30,40代 購入率：73.3% 有望セグメント・・・（購入率 ＞ 50％） 20代,30代 40代,50代,60代 20代,30代,40代 50代,60代
- 19. 発展編(1)・・・決定木学習＋アンサンブル学習 多数の決定木を作成し、多数決や平均により結果を算出する ブースティング：誤判定したデータを加重して次の決定木を作成。これを反復 ブートストラップ： データをサンプリングし、それぞれのデータから決定木を作成 性能向上＋頑健性向上 19 ブートストラップ方式の RandomForestの概要図
- 20. 発展編(2) ・・・ハイブリッド型決定木 決定木学習と回帰分析の組み合わせ 20 ptratio p <0.001 1 20.1 20.1 tax p < 0.001 2 265 265 Node 3 (n = 84) 3.1 9.3 1 54 Node 4 (n = 226) 3.1 9.3 1 54 nox p < 0.001 5 0.668 0.668 Node 6 (n = 111) 3.1 9.3 1 54 Node 7 (n = 85) 3.1 9.3 1 54 4 5 6 7 8 1020304050 Boston$rm Boston$medv ※ 決定係数＝0.4835 決定係数 0.86 0.78 0.06 0.03 傾き 11.9 10.0 3.50 1.22 異なる回帰モデルになるようにデータを分割 データ全体 (Bostonの住宅価格と部屋数の分布)
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