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【利用可否不明】
Pythonで理解する決定木・アンサンブル学習 田村 孝廣(著) - オーム社 【利用可否不明】
書店員向け情報 HELP
Pythonで理解する決定木・アンサンブル学習
数理の基礎とアルゴリズム
発行：オーム社
A5判
縦210mm
横148mm
厚さ18mm
重さ 430g
320ページ
定価
3,000 円+税
3,300 円（税込）
- 書店発売日
- 2026年4月28日
- 登録日
- 2026年3月5日
- 最終更新日
- 2026年4月29日
紹介
決定木・アンサンブル学習の理論と実践の基礎・基本が、この一冊で学べる！
本書は、データ分析で広く応用されている機械学習アルゴリズムである、決定木およびアンサンブル学習について、その数理と応用を解説するものです。
データの分類ルールを木構造で表現するモデルである決定木は、分類の条件が明確に示されることから、人工知能（AI）における解釈可能アプローチの一つとしても活用されています。また、複数の決定木の組合せ（アンサンブル学習）により、高精度な予測が可能となります。本書では、決定木およびアンサンブル学習の数理とアルゴリズムを基礎からていねいに解説するとともに、応用を念頭にPythonのサンプルコードとともに具体例も扱います。また、数学でつまずくことのないよう、理解に必要となる高校程度以上の数学は本書で解説しています。
上記内容は本書刊行時のものです。
