# 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、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 dataset](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing).

## 前提条件

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 [sandbox](http://hortonworks.com/downloads/)も使用できます。詳細は、「Create HDFS Metadata - Hortonworks」をご覧ください。
* 次の基本的知識:
  * Hadoopのエコシステムのツールとテクノロジー
  * Hadoop Distributed File System (HDFS)とSpark
* 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。

### このセクション内

* [データサイエンスの基礎を理解](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/8.0/machine-learning/understanding-data-science-basics)
* [機械学習のSparkジョブを作成](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/8.0/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/8.0/machine-learning/creating-hadoop-cluster-for-machine-learning)
* [機械学習リポジトリーデータのサンプリング](https://help.qlik.com/talend/ja-JP/components/8.0/machine-learning/sampling-of-machine-learning-repository-data)
* [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/8.0/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/8.0/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/8.0/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/8.0/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/8.0/machine-learning/running-decision-tree-model-using-test-data)
* [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/8.0/machine-learning/evaluating-your-decision-tree-performance)