回帰分析と決定木の違いを徹底解説！わかりやすく比較してみた

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回帰分析とは？基本のしくみと使い方をわかりやすく解説

回帰分析は、データの関係を数式で表し、未来の予測や原因を探る方法です。例えば、勉強時間とテストの点数の関係を調べるとき、回帰分析は「勉強時間が増えると点数も上がる」という具合に、わかりやすい式で表現してくれます。

一般的に、直線で関係を表す「線形回帰」が有名です。線形回帰では、データのばらつきをできるだけ小さくするために、最も適した直線を探します。こうして求めた直線は未来の値を予測したり、どのくらい勉強すれば点数が上がるかを予測したりできます。

また、回帰分析はたくさんの分野で使われていて、経済学、医学、マーケティングなど幅広く役立っています。中学生でもわかりやすくいえば、数字同士の関係性を探る“大きな計算の道具”と考えられます。

決定木とは？データをわかりやすく分類や予測する方法

決定木は、データをいくつかの「はい」「いいえ」の質問で分けていく木のような形のモデルです。例えば、天気が「晴れか雨か」で分けてから温度でまた分けるなど、ルールを使ってデータを分類や予測します。

決定木は難しい数式を使わず、質問を繰り返して答えを探すので、人にも理解しやすいのが特徴です。学校のテストで、まずは簡単な質問から始めて難しい問題に進むようなイメージです。

また、決定木は売上の予測や病気の診断など、多くの場面で使われています。分かりやすさが求められる仕事にぴったりの方法です。

回帰分析と決定木の違いを比較！特徴と活用場面を表でチェック

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特徴	回帰分析	決定木
仕組み	数式でデータの関係性をモデル化	質問を繰り返すルールの木構造
表現方法	主に直線（線形回帰）や曲線	分岐点で分類や予測
理解しやすさ	数学的でやや難しい	視覚的で直感的
使いやすさ	データの前準備が必要な場合が多い	扱いやすく、前準備が少ない場合も多い
適用例	数量予測（値段、点数など）	分類問題、予測問題どちらも可能

このように、回帰分析は主に数値の予測に強く、決定木はわかりやすい分類や予測に向くという違いがあります。

さらに、決定木は複雑なデータも扱えますが、過学習（データに合いすぎて一般化できないこと）の注意が必要です。回帰分析は説明変数（原因となる数字）と目的変数（結果）をしっかり考えるのがポイントです。

まとめ：回帰分析と決定木はどう使い分ける？今日から使えるポイント

回帰分析と決定木はどちらも予測に使われる方法ですが、得意なことや使いやすさに違いがあります。

回帰分析は、数量の関係性を知りたいときにおすすめ。例えば、売上と広告費の関係や身長と体重のような予測に役立ちます。

一方、決定木は人が理解しやすいルールで見た目もスッキリ。原因や状態を区別する「この条件ならこうなる」という分類に適しています。

どちらを使うかは、何を知りたいか、データの性質や扱いやすさを考えて選ぶのが大切です。ぜひデータ分析の第一歩として、今回の違いを参考にしてみてください！

ピックアップ解説

決定木って聞くと、複雑そうで難しいイメージがありますよね。でも、実は“はい”か“いいえ”の質問を順番に繰り返すだけのシンプルな仕組みなんです。たとえば、あなたがゲームを買うかどうか決めるときに、「まずジャンルは何？」「ストーリー重視？それともアクション？」と自分に質問するイメージ。こうやって決定木は分かりやすいルールを作ってくれるんですよ。意外と身近に感じませんか？

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