データ分析プロジェクトにおいて、予測モデルを選択することは成功の鍵を握る重要な決定です。特に、線形回帰と決定木は予測モデルの基本です。この記事では、両者の特徴、メリット、デメリットをまとめて、どのような基準で選ぶべきかについてまとめます。
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。

線形回帰

線形回帰は、独立変数と対応変数の間の直線関係を使って予測を行う基本的なモデルです。下記の両者の関係を直線形式で表現し、それを基にモデルを構築します。

特徴:

加重された特徴の総和に基づく簡単な構造。
モデルの解釈性が高く、一般に固定されたパラメータを通じて各特徴の影響を理解できる。
多重回帰として複数の状況に適用可能。

メリット:

計算コストが低い。
モデルの解釈が比較的簡単である。
小さいデータサイズで予測性能が高い。

デメリット:

データが線形性を欠いている場合、予測性能が低くなる。
外れ値に大きく影響される。
多重共線性（変数間の関係性）の影響を受ける。

決定木の特徴、メリット、デメリット

決定木はビジネスルールを利用してデータを分類し、分岐ツリーに基づいた予測を行うモデルです。大規模なデータ・複雑なパターンに対応してよく使われます。

特徴:

データをルールに基づいて分類していく構造。
非線形な関係もキャプチャしやすい。
特徴のスケーリングや基準化が必要ないため、前処理が簡単。

メリット:

外れ値やノイズに比較的強い。
非線形で複雑なデータの予測に適している。

デメリット:

過度に予測する過学習の危険性があるため、決定木の深さやパラメータの調整が必要。
データセットが大きくなると、計算負荷が増大する。
深い決定木になると、解釈が難しくなる。

どちらを選ぶべきか。

線形回帰が適している場面:

データが線形的な関係を持っている。
外れ値が少ない場合。
解釈性が重要である場面。

決定木が適している場面:

非線形な変数の関係が強い。
外れ値やノイズが多い場合。
大規模で複雑なデータを利用する時。

結論

データに線形性が存在する場合は線形回帰を選ぶことでシンプルな解釈と高いパフォーマンスを得られます。一方、データが非線形の変数の関係を含んでいるときは決定木を採用し、実際の変化を捕えられます。最適な選択をするには、さらにクロスバリデーションやバリデーションの解析を行い、複数のモデルを試してみることが効果的です。