決定木のイメージ

経理と機械学習

決定木を業績説明に使いたい

管理職として実務から離れてしまうと、今までのスキルがあまり必要とされなくなり、なんとなく寂しいものです。

「ご説明」の仕事が増えたので、業績説明のスキルの引き出しを増やしたい。
気軽に、サクッと決定木を資料のスキマにさりげなく入れたい。

などと思い、使えるかな~、と、PyhtonでScikit Learnの決定木を試行錯誤しています。

飛び道具としてたまに使いますが、見慣れないため?微妙な反応が多いですが、くじけず、また試していきます。今回は、ふわっとしたイメージです。

数字に置き換える

まず、数字に置き換えましょう。

説明変数は、数字でないとエラーになります。

目的変数は、文字のままでも処理できますが、いろいろとわかりづらいので数字にしましょう。

おいしさの決定木

「おいしさ」のレベル(1~3)を目的変数として、「隠し味」(1~3)「塩味」(1~3)を説明変数とした決定木を考えます。

おいしさ 1~3
1 まずい
2 おいしい
3 すごくおいしい! ⇒ レベル3の秘密を知りたい!

隠し味 1~3
1 しょうゆ
2 ソース ⇒ これが入ると実は激うま!
3 しょうが

塩味 1~3
1から3に、だんだん塩味が強くなり、1は薄すぎ、3は濃すぎ
1,3は「まずい」
2は「おいしさ」に影響しません

隠し味と塩味でおいしさを分析

1段目 塩味≦2.5

2段目
右/False = 塩味3だけ除く(value=[2,0,0]おいしさレベル1が2つ)
左/True = 隠し味≦2.5(隠し味1,2を左/Tureへ)

3段目
右/False = 隠し味≦1.5(隠し味2を右/Falseへ)

4段目
レベル3のすべて(2つ)をうまく選別できました!

塩味が、薄過ぎ、濃過ぎ、でまずくなった料理を除き、秘密の隠し味「ソース」でうまくなることが読み取れます!
隠し味は名義尺度、塩味は比例尺度、になると思いますが、うまく分析できたのではないでしょうか。

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