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title: "決定木とは｜AI-Ready.jp"
url: https://www.ai-ready.jp/glossary/decision-tree/
description: "決定木とは、条件による分岐を木の形に重ねて、分類や予測を行う機械学習の手法のことです。決定木は、「気温が25度以上か」「前月の購入があるか」といった条件の分岐を順にたどって、最後に分類や数値の予測を出す手法"
publisher: "フロレンティナ株式会社"
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# 決定木

けっていぎ／ Decision Tree

定義

決定木とは、条件による分岐を木の形に重ねて、分類や予測を行う機械学習の手法のことです。

決定木は、「気温が25度以上か」「前月の購入があるか」といった条件の分岐を順にたどって、最後に分類や数値の予測を出す手法です。どの条件でどう分かれたかを図で示せるため、判断の理由を説明しやすい点が利点です。分類にも回帰にも使えます。一方、1つの木だけでは学習データに合わせすぎて過学習になりやすく、データが少し変わるだけで木の形が大きく変わることがあります。このため実務では、多くの木を組み合わせるランダムフォレストや勾配ブースティングもよく使われます。説明のしやすさを重視する業務では、精度との兼ね合いを見て手法を選ぶとよいでしょう。

決定木の利点と注意点

- **仕組み**：「気温が25度以上か」などの条件の分岐を順にたどり、分類や数値の予測を出す
- **利点**：どう分かれたかを図で示せ、**判断の理由を説明しやすい**
- **注意点**：1つの木だけでは過学習になりやすく、データが少し変わると木の形が大きく変わることがある
- **実務では**：多くの木を組み合わせるランダムフォレストや勾配ブースティングもよく使われる

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最終更新 2026-11-13

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出典：フロレンティナ株式会社「決定木とは｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/glossary/decision-tree/