機械学習の一つとして知られる決定木分析(decision tree analysis)はRやPythonなどのプログラミング言語を扱えなければ実装が難しく、有益な経済分析ツールにもかかわらず、なかなか社会に普及していない現状がありました。
そこで当研究所の土居拓務研究員はPython,GitHub,Streamlit にて、オンライン上で容易に決定木分析を実装できる環境を構築し、アプリケーションとして公開しました。
土居拓務(DOI,Takumu)
決定木分析ツール:データ分析と意思決定を支援
Decision Tree Analysis Tool | Supporting Data Analysis and Decision-Making
2024年11月7日公開
このアプリケーションを使用することで、容易に決定木(Decision Tree)分析を実装し、決定木(樹形図)を視覚化し、精度、特徴量重要度を確認することができます。
【利用上の注意点】
1.分析の目的:本アプリは教育や研究用途での利用を目的としています。
2.データの適切な前処理:精度向上のため、欠損値や異常値を含むデータは適切に処理してください。
3.結果の解釈:本アプリの結果はデータに基づくものであり、必ずしも全てのケースにおいて最適な判断が得られるわけではありません。
【アプリの使用法】
このアプリは、CSVファイルを分析するためのツールです。使用方法は以下の通りです。
1.CSVファイルの準備:
最左列には目的変数を記載してください。
残りの列は説明変数として扱われます。
2.列名の設定:
各変数の名称は最上列に記載されます。
この列には、変数名を短めの半角英数字で記入することをお勧めします。
3.分析の実行:
CSVファイルをアップロードすると、自動的に目的変数と説明変数を分析します。
この手順に従ってCSVファイルを準備し、アプリを使用してください。
≪実際の分析画面(動画)≫
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