# 機械学習101 - デシジョンツリー この記事では、機械学習とデシジョンツリーを開発する方法について説明します。 ## 概要 この実践的チュートリアルでは、TalendとSparkを使って機械学習ルーチンを開発する基礎を示します。具体的には、デシジョンツリー学習を活用し、実際の銀行のマーケティングデータを分類します。修了すれば、機械学習がどのようにTalendワークフローに統合されているかに関する実用的知識と、再利用可能なコードスニペットを習得できます。 このチュートリアルで使われるソースデータは、UCI機械学習リポジトリーから取得されました。Irvine, CA: University of California, Schools of Information and Computer Science. パブリックドメインで使用できて、次に割り当てられています: [Moro et al., 2014] S. Moro, P. Cortez and P. Rita. "*A Data-Driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing.*" Decision Support Systems, Elsevier, 62:22-31, June 2014: [Bank Marketing Data Set](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing) (英語のみ) ## 前提条件 * Hortonworks 2.4 (HDP)がインストール済みで、設定されていること。また、ダウンロード可能な仮想マシン(VM)であるHortonworks[サンドボックス](http://hortonworks.com/downloads/) (英語のみ)も使えます。詳細は、HDFSメタデータを作成 - Hortonworksをご覧ください。 * Hadoopのエコシステムのツールとテクノロジーに関する基本的な知識があること。 * Hadoop Distributed File System (HDFS)とSparkの基本的な知識があること。 * Talend StudioとTalend Big Data Platformの実践的知識があること。 * Talend Big Data Platformがインストール済みで、設定されていること。このプラットフォーム以降のどのライセンスモデルでも動作します。 ### このセクション内 * [機械学習のSparkジョブを作成](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/creating-spark-job-for-machine-learning) * [機械学習用のHadoopクラスターを作成](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/creating-hadoop-cluster-for-machine-learning) * [トレーニングデータスキーマ参照を作成](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/creating-training-data-schema-reference) * [トレーニングデータにアクセス](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/accessing-training-data) * [トレーニングデータを暗号化](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/encoding-training-data) * [デシジョンツリーモデルをトレーニング](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/training-decision-tree-model) * [テストデータを使ってデシジョンツリーモデルを実行](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/running-decision-tree-model-using-test-data) * [データサイエンスの基礎を理解](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/understanding-data-science-basics) * [デシジョンツリーパフォーマンスを評価](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/7.3/machine-learning/evaluating-your-decision-tree-performance)