決定木(Decision Tree)
決定木とは、複数のルールを使って組み合わせることで、データを複数のサブセットに分割する手法のことです。分割したサブセットの内容により、分類木や回帰木と呼ばれます。分類木の分割対象はクラスであり、回帰木の対象は出力値です。つまり決定木の作成後に新しいデータを得ると、分類木を使えばそのデータが所属するクラスを、回帰木を使えば対応する出力値を求めることができます。下記の図が理解の参考になるかと思います。
左：分類木の例（暑いと感じる温度・湿度のペアを入力した際に、暑い・暑くないといくクラスを出力する木）、右：回帰木の例（温度・湿度を入力した際に、何Ｌの水を飲むかを出力する木）（出典[1])
