3. 決定木 (Decision Tree) 概要: データを特徴量に基づいて分岐させ、ツリー構造で分類を行うアルゴリズムです。 特徴: モデルの解釈が容易で、可視化しやすいという利点があります。 適用例: 顧客の属性に基づいた購買行動の分類、リスク分析など。 4.

本エントリーはクラシフィケーションツリーメソッド（Classification Tree Method：以下CTMと略す）のメモです。 CTMとは CTMは、ソフトウェアテスト技法のひとつです。組合せテストなどで使用するパラメータと値（＝因子と水準）を木構造でビジュアルに表現する ...