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内容 印刷用 1-6, 7-12, 13-18, 19-24, 25-30, 31-36, 37-42, 43-48, 49-50, スライド 1情報意味論︵5︶ 決定木 スライド 2本日の目標 スライド 3決定木︵decision tree︶の例 スライド 4決定木の別表現 スライド 5決定木 スライド 6どんな時、決定木を用いるか スライド 7決定木の作成‥トップダウン スライド 8どの属性を選ぶか？ スライド 9エントロピー スライド 10エントロピー関数 スライド 11エントロピー︵続︶ スライド 12情報量の増分 ︵information gain︶ スライド 13訓練事例 スライド 14次の属性を選ぶ スライド 15 : スライド15スライド 16 ID3による仮説空間探索 スライド 17 ID3による仮説空間探索 スライド 18 ID3の
nekoluna
2009/04/07
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データベース・マーケティングの分野では、大量のデータの中から各種手法を使って隠れた法則を見つけ出す﹁データマイニング﹂が注目されています。 本稿では、このデータマイニングの一端に触れていただくため、その手法の一つである﹁決定木﹂の適用例を見てみることにします。具体的には、雑誌の購買勧誘のためのダイレクトメール︵DM︶のレスポンス率︵回答率︶を向上させた事例をご紹介します。 . １．分析の概要 まず、データとして、年齢、性別、子供の有無、所得、銀行カードの有無、家族数、職業といった属性情報を含む個人情報データベースが用意されているところからスタートします。次に、この中から、無作為に何人かを抜き出してＤＭを発送し、レスポンスがあったか否かの結果情報をデータベースに追加します。
nekoluna
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