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ChatGPTでデータ分析　#9　決定木（ディシジョンツリー）

seikun55

１．キャラクター

彼女は、分岐する選択肢を通じて最適な結果を導き出すことを目指しています。
論理的かつ分析的なアプローチを持ち、問題解決において冷静さと洞察力を発揮し、さまざまなシナリオを迅速に評価し、最適な選択肢を見つける能力があります。

２．どんな時に活躍する

ディシジョンツリー（決定木）は、以下のような状況で特に有効です：

  1. 解釈しやすいモデルが必要な場合：決定木は視覚的に表現することができ、どのように予測が行われているかを理解しやすいため、ビジネス上の意思決定に直接使う場合などに適しています。

  2. 非線形関係のモデリング：決定木はデータの非線形関係を捉えることができるため、線形モデルでは表現しきれない複雑な関係をモデル化する場合に適しています。

  3. カテゴリカル変数の取り扱い：決定木はカテゴリカル変数を自然に扱うことができるため、データ前処理の手間を減らすことができます。

  4. 欠損値の取り扱い：決定木は欠損値があってもモデルの構築が可能であり、特定の方法で欠損値を処理することなく分析を進めることができます。

  5. 分類問題および回帰問題の両方に使用可能：決定木は、分類問題（クラスラベルの予測）と回帰問題（数値の予測）の両方に対応しています。

ただし、決定木には過学習（訓練データに対して適合しすぎること）の傾向があるため、過学習を防ぐための工夫（例えば、枝刈りやランダムフォレストの使用）が必要です。

３．データ概要

ロジスティック回帰分析と同じデータを使用します。
ロジスティック回帰分析の結果と比べてみてください。

４．分析

以下、ChatGPTとの対話による分析実行ですが、
You：私のプロンプトコメントです。
She：ChatGPTのコメントを元に要約記述したものですので、是非ご自分で確かめてください。
＜　＞：補足として追加記載したコメントです。

She
では、銀行のマーケティングデータを使用して決定木（ディシジョンツリー）分析を行いましょう。以下の手順で進めます。

  1. データの読み込みと前処理:

    • データを読み込み、目的変数と説明変数を分けます。

    • カテゴリカル変数を数値に変換するためのエンコーディングを行います。

  2. 決定木モデルの構築と学習:

    • 訓練セットを使用して決定木モデルを構築し、学習させます。

  3. モデルの評価:

    • テストセットを使用してモデルの性能を評価します。

    • 正解率、適合率、再現率、F1スコアなどの指標を用いて評価します。

まずは、データの読み込みと前処理から始めましょう。データを読み込んだ後、目的変数と説明変数を分け、必要な前処理を行います。

訓練セットには3,164件のデータがあり、テストセットには1,357件のデータがあります。両方のセットに41個の説明変数が含まれています。

次に、決定木モデルを構築し、訓練セットを用いて学習させましょう。 ​​

決定木モデルの評価結果は以下の通りです：

  • 訓練セットの正解率: 1.00, 適合率: 1.00, 再現率: 1.00, F1スコア: 1.00

  • テストセットの正解率: 0.86, 適合率: 0.41, 再現率: 0.48, F1スコア: 0.44

訓練セットでは完璧な性能を示していますが、テストセットでの性能は低下しています。これは過学習の兆候かもしれません。モデルの汎化性能を改善するために、ハイパーパラメータの調整や別のモデルを試すことを検討すると良いでしょう。 ​​

You
ハイパーパラメータとは何ですか。

She
ハイパーパラメータとは、機械学習モデルの学習過程で自動的に学習されるパラメータ（重みやバイアスなど）とは異なり、モデルの構築前に手動で設定する必要があるパラメータのことを指します。ハイパーパラメータの設定は、モデルの性能に大きな影響を与えるため、適切な値を選択することが重要です。

例えば、決定木モデルにおけるハイパーパラメータには以下のようなものがあります：

  • max_depth: 決定木の最大の深さ。深すぎると過学習を引き起こす可能性があります。

  • min_samples_split: ノードを分割するために必要な最小サンプル数。大きい値に設定すると、モデルはより単純になります。

  • min_samples_leaf: 葉ノードに必要な最小サンプル数。これもモデルの単純化に役立ちます。

これらのハイパーパラメータを調整することで、モデルの過学習を抑制し、汎化性能を向上させることができます。ハイパーパラメータの最適な値を見つけるためには、グリッドサーチやランダムサーチなどの手法が用いられることがあります。

You
ハイパーパラメータの最適値を見つけてください。

She
ハイパーパラメータの最適値を見つけるために、グリッドサーチを使用して決定木モデルのハイパーパラメータをチューニングしてみましょう。ここでは、max_depth、min_samples_split、min_samples_leafの3つのハイパーパラメータに焦点を当てます。

グリッドサーチの結果、最適なハイパーパラメータは以下のようになりました：

  • max_depth: None

  • min_samples_leaf: 1

  • min_samples_split: 50

このハイパーパラメータを使用した場合の交差検証による平均正解率は約0.896です。

次に、これらの最適なハイパーパラメータを使用して決定木モデルを再学習し、テストセットでの性能を評価してみましょう。 ​​

最適なハイパーパラメータを使用した決定木モデルのテストセットでの性能は以下の通りです：

  • 正解率: 0.89

  • 適合率: 0.50

  • 再現率: 0.34

  • F1スコア: 0.41

ハイパーパラメータチューニングにより、テストセットでの正解率が向上しました。適合率、再現率、F1スコアも以前の結果と比較して改善されています。これにより、モデルの汎化性能が向上したことがわかります。

YOU
どの項目が予測に影響しているかはわかりますか。

She
はい、決定木モデルでは各特徴量の重要性を評価することができます。これにより、どの項目が予測に最も影響を与えているかを知ることができます。特徴量の重要性は、0（全く影響していない）から1（非常に強く影響している）の範囲で表されます。それでは、先ほどの最適なハイパーパラメータを使用した決定木モデルに基づいて、各特徴量の重要性を確認してみましょう。

モデルによると、予測に最も影響を与えているトップ10の特徴量は以下の通りです：

  1. duration (通話時間): 0.41の重要性

  2. poutcome_success (前回のキャンペーンの成功): 0.18の重要性

  3. month_oct (10月): 0.05の重要性

  4. pdays (前回のキャンペーンからの経過日数): 0.05の重要性

  5. day (最後に連絡を取った日): 0.05の重要性

  6. month_jun (6月): 0.03の重要性

  7. month_mar (3月): 0.03の重要性

  8. contact_unknown (連絡手段が不明): 0.02の重要性

  9. balance (口座残高): 0.02の重要性

  10. previous (このキャンペーン前に顧客に連絡を取った回数): 0.02の重要性

これらの結果から、通話時間（duration）が最も強い影響を与えていることがわかります。また、前回のキャンペーンの成功（poutcome_success）や特定の月（month_oct, month_jun, month_mar）も予測に影響を与えていることが示されています。この情報をもとに、マーケティング戦略を調整することができます。 ​​

You
目的変数のクラスごとの正解率はわかりますか

She
はい、目的変数のクラスごとの正解率を知るために、混同行列（confusion matrix）を使用して、各クラスの真陽性率（True Positive Rate, TPR）と真陰性率（True Negative Rate, TNR）を計算することができます。
真陽性率は、正のクラスが正しく識別された割合を表し、真陰性率は、負のクラスが正しく識別された割合を表します。それでは、テストセットに対する混同行列を作成し、各クラスの正解率を確認してみましょう。

テストセットにおける目的変数のクラスごとの正解率は以下の通りです：

  • 正のクラス（"yes"）の真陽性率（TPR）: 約0.34

  • 負のクラス（"no"）の真陰性率（TNR）: 約0.96

この結果から、負のクラス（"no"）は非常に高い正解率で識別されていることがわかりますが、正のクラス（"yes"）の識別率は低いことがわかります。これは、クラスの不均衡やモデルの特性によるものかもしれません。予測性能をさらに向上させるためには、データのバランスをとる方法や別のモデルを試すことも検討すると良いでしょう。 ​

５．注意点

You
なるほどよくわかりました。決定木（ディシジョンツリー）分析を行うときの注意点を教えてください。

She
決定木（ディシジョンツリー）分析を行う際にはいくつかの注意点があります。以下に主要なポイントを挙げます：

  1. 過学習に注意: 決定木は非常に複雑になる傾向があり、訓練データに完璧にフィットしすぎることで過学習を起こしやすいです。過学習を避けるためには、木の深さ（max_depth）、ノードの最小サンプル数（min_samples_split、min_samples_leaf）などのハイパーパラメータを調整することが重要です。

  2. ハイパーパラメータのチューニング: 適切なハイパーパラメータの設定がモデルの性能に大きく影響します。グリッドサーチやランダムサーチなどの方法を使って、最適なハイパーパラメータを見つけることが推奨されます。

  3. 特徴量の重要性: 決定木は特徴量の重要性を計算することができ、どの変数が目的変数を予測する上で最も重要かを理解するのに役立ちます。しかし、この特徴量の重要性は使用するデータセットによって変わることがあるため、結果の解釈には慎重になる必要があります。

  4. データの前処理: 決定木はカテゴリカル変数を扱うことができますが、数値変数とカテゴリカル変数の両方を含むデータセットでは、適切なエンコーディング（例：ワンホットエンコーディング）が必要です。また、外れ値や欠損値に対する前処理も性能に影響を与える可能性があります。

  5. データのバランス: クラスの不均衡が存在する場合、少数派クラスの予測精度が低下する可能性があります。このような場合は、サンプリング方法を調整することでバランスを取ることが重要です。

  6. モデルの解釈性: 決定木の最大の利点の一つは、その解釈性の高さです。しかし、木が非常に大きく複雑になると、解釈が難しくなることがあります。適切なサイズの木を維持することで、モデルの解釈性を保つことが重要です。

これらの注意点を踏まえることで、決定木分析の効果を最大限に引き出し、より信頼性の高い予測モデルを構築することができます。

６．参考文献

（１）マンガでわかる機械学習
（荒木雅弘著、オーム社）

（２）pythonで儲かるAIをつくる
（赤石雅典著、日経BP社）

（３）RとPythonで学ぶ実践的データサイエンス＆機械学習
（野村証券研究所　有賀有紀、大橋俊介著、技術評論社）

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