「パーティション」プラットフォームは、説明変数と目的変数の関係に従ってデータを再帰的に分割し、ディシジョンツリー(決定木)を作成します そのアルゴリズムは、最も効果的に応答を予測するような分岐を、説明変数の可能なすべての分岐を検索して探し出します。データの分岐(パーティション)は繰り返され、分割のルールを示すディシジョンツリーが最終的に形成されます。分岐は、適合度が適度になるまで続けられます。このアルゴリズムでは、多数の可能な分岐から最適なものを選び出します。この手法は、モデル化や発見を行うのに非常に役立ちます。
図5.1 ディシジョンツリーの例
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