決定木 Meaning in English - translations and usage examples

• decision tree
• decision trees

Examples of using 決定木 in Japanese and their translations into English

決定木基づく楽曲の推定モデルとその評価。
Classi cation of Estimation Model of Music Emotion Based on Decision Tree And Its Evaluation.

決定木の作成経験はなく、詳細を学びたい。
I'm new to Decision Trees and want to learn more.

決定木の作成には、Lucidchartを試してみましょう。
Want to make a Decision Tree of your own? Try Lucidchart.

機械学習への決定木の応用には以下の利点があります。
Using decision trees in machine learning has several advantages:.

決定木学習はデータマイニングで良く用いられる方法でもある。
Decision tree learning is a common method used in data mining.

つは、決定木である。
One of these is decision trees.

SupportVectorMachineや決定木といったもの。
Support vector machines, or various types of decision trees.

決定木学習はデータマイニングで良く用いられる方法でもある。
Decision tree learning is a method commonly used in data mining.

基本的な構造は決定木や線形回帰と同様です。
Basic models like linear regression and decision trees.

で決定木たいLucidchartから決定木を作成し。
Decision Tree in Lucidchart I want to make a Decision Tree from a Lucidchart.

機械学習とデータマイニングにおける決定木。
Decision trees in machine learning and data mining.

た決定木。
A DECISION TREE.

決定木分析とは？
What is a decision tree?

決定木に分岐を追加する。
Add branches to the decision tree.

決定木図に名前を付ける。
Name the decision tree diagram.

決定木に色を追加する。
Add colors to the decision tree.

例えば以下の図が決定木の例である。
Below is an example of a decision tree.

決定木の基本的な考え方。
Basic concept behind Decision Trees.

例えば以下の図が決定木の例である。
Below you can see an example for a decision tree.

決定木とも呼ばれる。
Also known as a decision tree.

RFは，複数の決定木により構成されている．決定木。
RF classifier is constructed from a multitude of decisions trees.

決定木で使用する記号は数種類のみ(丸、正方形、線と三角形)なので、ゼロから作図を開始します。
There are only a few symbols(circle, square, line, and triangle) in a Decision Tree Diagram, so we will make one from scratch.

MATLABはバギングされた決定木以外にも多様な機械学習ツールを提供しており、それらも格付けに使用することができます。
MATLAB offers a wide range of machine learning tools, besides bagged decision trees, that can be used in the context of credit rating.

データセットの内容および決定木モデルの構築方法についての詳細は省略する。
This manual will not go into details on how to build decision tree model from the content in the data set.

決定木の基本的なレイアウトが完成したら、線のそれぞれに値を追加し、さらに深く分析を進めます。
Once you have got the basic layout of a decision tree complete, you can add values to each line to garner more intelligence.

複数の決定木モデルを構築して、それらを一つにまとめてより正確で質の高い予測を行う手法。
This algorithm builds multiple decision trees and merges them together to get a more accurate and stable prediction.

通常は決定木（英語版）手法に適用されるものの、どんな手法にも使うことができる。
Although it is usually applied to decision tree methods, it can be used with any type of method.

この手法は、バイナリの決定木、とくにBreimanら(1984)が提案したCARTツリーを実装する。
The method implements binary decision trees, in particular, CART trees proposed by Breiman et al. 1984.

How to use "決定木" in a sentence

決定木 データマイニングで一般的に使用される方法です。

決定木 データ全体を説明変数を用いて段階的にグループ分けする手法。

決定木 木構造のモデルにより分類する手法です。

spam メールの集合を与える 具体的な手法  SVM  ベイジアンフィルタ  決定木 ID3.

事前に把握しておくイメージ 29 学習器の特徴 学習器にはどんなものがあるのか それぞれどんな用途に強いのか どんな データフォーマットを 用意すれば良いのか svm 決定木 ロジスティック回帰.

決定木 とは 木構造の条件分岐で 分類・予測(回帰)を行う例： ブレーキ後 停車距離 予測 回帰（予測） スピード(speed)carsデータ車速度とブレーキ後の停車距離の関係構造算出 ブレーキ後の停車距離 82.

決定木 とは 木構造の条件分岐で 分類・予測(回帰)を行う例： ブレーキ後 停車距離 予測carsデータ車速度とブレーキ後の停車距離の関係構造算出 説明変数 目的変数 ブレーキ後の 車の速度 停車までの距離 80.

さまざまな分類アルゴリズムを試してみる ◦ パーセプトロン ◦ ロジスティック回帰 ◦ サポートベクトルマシン ◦ 決定木 ◦ k 近傍法 2017-05-18 社内勉強会 3.

種類 ● 教師あり ● 教師なし 手法 ● 回帰 ● 決定木 ● ベイジアンモデル ● クラスタリング ● ニューラルネットワーク ● 深層学習.？。

識別  主な手法（主な、と言いつつたくさん）  決定木  ロジスティック識別  ベイジアンネットワーク  ニューラルネットワーク  サポートベクターマシン  3クラス以上を識別する問題は 一工夫すれば ok 18.