決定木の驚くべき力——シンプルなルールが生み出す強力なML

決定木の持続する力

大規模ニューラルネットワークやLLMが注目される時代にあっても、決定木は機械学習において最も強力で解釈可能なツールのひとつであり続ける。MLU-ExplainのインタラクティブなビジュアライゼーションはHacker Newsで244点を獲得し、この「驚くべき力」を直感的に示している。

決定木とは

決定木は、入れ子のif-elseルールをツリー構造で組み合わせることでデータを分類・予測するモデルだ。各内部ノードは特定の特徴量に関する質問を表し、各リーフノードは予測値を保持する。

なぜ「驚くほど」強力か

決定木の評価が高い理由は複数ある：

解釈可能性：判断プロセスが完全に透明で、各予測がどのルールパスによるものか追跡できる

前処理が最小限：特徴量のスケーリングや正規化なしで動作

非線形境界：複雑な非線形の決定境界を自然に学習

アンサンブルの基盤：Random Forest、XGBoost、LightGBMなど最強のアンサンブル手法は全て決定木を基礎としている

インタラクティブな可視化の価値

MLU-Explainのビジュアライゼーションは、決定木がデータをどのように分割するかをリアルタイムで表示する。ツリーの深さを変えながら過学習と汎化のトレードオフを直接体感でき、MLを学ぶ初心者にも経験者にも有用なリソースだ。