決定木

Decision Tree: DT

各領域内に同じクラスが固まるように適切に領域に分割する問題

ジグザク

モデルが木構造で表される

最も小さい説明変数としきい値の組合せにする

分割後の二つのノードにおけるそれぞれの評価関数E1, E2の和

$ E_i = \Sigma_{k = 1}^{K}p_{i, k} (1 - \ln{p_{i, k}})

$ E_i = - \Sigma_{k = 1}^{K}p_{i, k} \ln{p_{i, k}}