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正則化決定木
正則化決定木とは、過学習を防ぐために、剪定、深さ制限、またはペナルティ項によって意図的に複雑さを制限した決定木モデルである。Breimanら (1984) のCARTフレームワークに根ざした正則化は、貪欲な木成長手順をバイアス・バリアンスのトレードオフに変換し、完全に成長した木よりも未知のデータに対する汎化性能が高いモデルをもたらす。
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出典
- Breiman, L., Friedman, J., Olshen, R., & Stone, C. (1984). Classification and Regression Trees. Wadsworth. ISBN: 978-0-412-04841-8
- Esposito, F., Malerba, D., & Semeraro, G. (1997). A comparative analysis of methods for pruning decision trees. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(5), 476–491. DOI: 10.1109/34.589207 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Decision Tree (Pruned and Constrained CART). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/regularized-decision-tree
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