Python で理解する決定木・アンサンブル学習

決定木・アンサンブル学習の理論と実践の基礎・基本が、この一冊で学べる!
本書は、データ分析で広く応用されている機械学習アルゴリズムである、決定木およびアンサンブル学習について、その数理と応用を解説するものです。
データの分類ルールを木構造で表現するモデルである決定木は、分類の条件が明確に示されることから、人工知能 (AI) における解釈可能アプローチの一つとしても活用されています。また、複数の決定木の組合せ (アンサンブル学習) により、高精度な予測が可能となります。本書では、決定木およびアンサンブル学習の数理とアルゴリズムを基礎からていねいに解説するとともに、応用を念頭に Python のサンプルコードとともに具体例も扱います。また、数学でつまずくことのないよう、理解に必要となる高校程度以上の数学は本書で解説しています。

『Python で理解する決定木・アンサンブル学習』 (田村 孝廣 著、オーム社、2026 年 4 月発売) は、決定木と、複数の決定木を組み合わせて予測精度を高めるアンサンブル学習について、数理の基礎とアルゴリズムを Python のサンプルコードとともに解説した書籍です。副題は「数理の基礎とアルゴリズム」で、版元の紹介文では、理解に必要となる高校程度以上の数学も本書の中で解説し、数学でつまずかずに読み進められるよう配慮した本とされています。版元が想定する読者は、マーケティングや意思決定に向けたデータ分析業務に携わる若手社会人と、理工系や情報系の学生です。

全 8 章の構成、数学の基礎から XGBoost と LightGBM まで

目次は全 8 章と付録です。第 1 章で人工知能と 機械学習のモデル の作り方、決定木の概要を押さえたあと、第 2 章「数学の基礎」で数列、ベクトル、関数、微分、積分、確率と統計、情報理論の基礎をまとめて扱います。第 3 章は決定木の作り方と評価方法、アルゴリズム、長所と問題点、第 4 章はアンサンブル学習の基礎として、回帰と分類それぞれにおけるバイアスとバリアンス、アンサンブルによって性能が上がるしくみを解説します。第 5 章のランダムフォレスト、第 6 章の勾配ブースティング、第 7 章の XGBoost、第 8 章の LightGBM は、いずれも手法の概要、回帰のアルゴリズム、分類のアルゴリズム、Python での実行の 4 節という同じ並びで構成されており、手法どうしを同じ観点で比べながら読めます。付録では開発環境として Colab を使う方法と、Python の文法の要点、ライブラリ群を補っています。

木を束ねると精度が上がる理由と、手法の系譜

決定木は、データを条件で分岐させていく過程がそのまま分類のルールとして読めるため、判断の根拠を説明しやすいモデルです。分岐の良し悪しは、不純度やエントロピーといった情報理論の量で測るのが一般的で、本書の数学の章にある 2.7「情報理論の基礎」は、この分岐の評価と対応しています。一方、1 本の木は学習データの細かな揺れに過敏で、予測のばらつき、つまりバリアンスが大きくなりがちです。そこで、データを取り直して多数の木を作り平均をとることでばらつきを抑えるのがバギングやランダムフォレスト、前の木が取りこぼした誤差を次の木で順に補っていくのが勾配ブースティングという、2 つの系統が生まれました。XGBoost と LightGBM は勾配ブースティングを大規模なデータで速く、過学習しにくく動かすために工夫を重ねた実装で、表形式のデータの予測では有力な選択肢として広く使われています。ライブラリを呼び出すだけなら数行で済みますが、バイアスとバリアンスの関係や木を足していく仕組みを理解していると、どの手法を選び、どの設定を疑うべきかを自分で判断できるようになります。

数式に不安がある人の読み方と、向いている読者

数列や微分、確率の基礎から本書の中で確認できるため、数学から長く離れていた社会人でも入り口で止まりにくい構成です。より体系的に数学を学び直したい場合は、機械学習に必要な数学の本 で自分に合う水準を確かめておくと補いやすくなります。反対に、扱う範囲は決定木とそのアンサンブルの系統に集中しているため、ニューラルネットワークを含む機械学習の全体像を 1 冊で見渡したい人は、機械学習の技術書の選び方 から別の本を選ぶほうが目的に合います。業務で データ分析 に勾配ブースティングやランダムフォレストを使っているものの、ライブラリの中で何が起きているのかを説明できずにいる人や、講義で学んだ決定木から XGBoost、LightGBM までを一本の流れとしてつなげたい学生にとっては、理論とコードを同じ章の中で往復しながら理解を固められる 1 冊です。