アヤメの判別：決定木モデルによる分類プロセスと実践ガイド
Qiita / 2026/4/10
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要点
- Irisデータセット（150サンプル）を用い、がく片・花びらの特徴量からsetosa/versicolor/virginicaの3クラス分類を行うプロセスを解説している。
- 決定木（Decision Tree）を主手法として採用し、欠損値への対応などの前処理から学習までの流れを示している。
- ホールドアウト法によって汎化性能を検証し、未知データに対して約95.6%の精度を達成したとしている。
- ジニ不純度に基づく決定木の分岐構造を解析し、分類ロジックの可視化・理解に重点を置いている。
エグゼクティブサマリー
本ドキュメントは、機械学習における基本的な分類タスクである「アヤメの判別」について、そのデータ概要からモデルの構築、評価、および可視化までのプロセスを詳細に解説するものである。
150サンプルのアヤメデータ（Irisデータセット）を用い、がく片や花...
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