二分木と決定木の違いを徹底解説！初心者でもわかる基本のポイント

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二分木とは？基本構造と特徴をわかりやすく解説

まずは二分木について説明します。二分木はコンピュータサイエンスで使われるデータ構造の一つで、木の枝分かれのようにデータを整理します。特徴として、各ノード（節点）が最大で2つの子ノードを持つことが挙げられます。つまり、左の子と右の子に分かれていて、多くのアルゴリズムで便利に使われています。

例えば、探索やソートなどで使われることが多く、プログラム内でのデータの整理や管理に役立つ基礎的な構造です。

構造自体はシンプルですが木のように枝分かれしているので、根っこ（ルート）から始まり、枝（エッジ）を辿って子ノードへと進んでいきます。

このように親子関係が明確で、左右の区別があることが二分木の基本的な特徴です。

決定木とは？機械学習での役割と仕組みを解説

次に決定木について見ていきましょう。決定木は機械学習やデータ分析で使われる予測モデルの一つです。名前の通り木構造ですが、その目的は「データを分けて予測や分類をすること」にあります。

決定木は根本から分岐しながら条件を分けていくことで、最終的に分類結果や予測結果を出します。例えば、天気予報や病気の診断、顧客の購買行動予測など様々な場面で使われています。

この木の枝分かれは、質問や条件（例えば「気温は25度以上か？」）によってデータを2つに分岐させていきます。

決定木は二分木の一種であることも多いですが、主に予測や分類のために設計されたモデルです。

決定木は特徴選択や情報ゲインという指標を使いながら、どの条件でデータを分けるのが良いかを自動で決めていきます。

二分木と決定木の違いを表で比較！重要なポイントまとめ

最後に二分木と決定木の違いをわかりやすく表でまとめます。

以下の表を見ながら、それぞれの特徴を比較してください。

able border="1">項目二分木決定木目的データ構造の一種。データの整理や管理。データの分類・予測を行うための機械学習モデル。構造各ノードが最大2つの子ノードを持つ木構造。条件に基づきデータを2つに分割する二分木や多分岐の木。利用分野プログラミング、アルゴリズム設計など。機械学習、データ分析、人工知能。動作原理単純な親子関係によるデータの構造化。データ特徴に基づき分割基準を自動決定。例二分探索木、ヒープ木など。分類木、回帰木など。

このように二分木は基本的なデータ構造で、決定木はその応用例としてデータを分類・予測するために使われていることがわかります。

両者は構造的に似ていますが、目的や使われ方が大きく違う点がポイントです。

初めは少し混乱するかもしれませんが、二分木を理解することで、決定木の仕組みも理解しやすくなりますので、順に学んでみてください。

ピックアップ解説

二分木というデータ構造は一見シンプルですが、実は私たちの日常生活にちょっと似たところがあります。例えば、友達に会うたびに「この人は左の友達か右の友達か」という風に分類していくようなイメージです。データを整理するときに、この二分木の考え方を使うと効率的に探せるのが面白いポイント。決定木はこれを使って“どうやって物事を決めるか”を自動的に考えてくれる、まるで自分専用の先生みたいなんですよ。

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