『Pythonで理解する　決定木・アンサンブル学習―数理の基礎とアルゴリズム―』（オーム社）

「Pythonで理解する　決定木・アンサンブル学習―数理の基礎とアルゴリズム―」（田村孝廣 著，2026，オーム社）のサポートページです．

利用上の注意

• 本書に掲載されている情報は，2026年3月現在のものです．
• 各ファイルは，2026年3月現在のGoogle Colaboratoryで動作確認しています．
• ライブラリのバージョンアップやGoogle Colaboratoryの仕様変更等によって動作しなくなる可能性がありますので，ご注意ください．
• 書籍に掲載したコード中のライブラリを利用するために，Google Colaboratory上でpip installを要する場合があります．このサンプルコードではpip installも記述しています．
• Pythonのコードの記述法や動作につきましては，上記の環境下での動作やサンプルコードの正誤に関するものを除き，お問合せを受け付けておりません．

ファイルについて

• 第3章.ipynb：本書の第3章に掲載しているサンプルコード（ノートブック（.ipynb）形式）
• C4.5_C5.0.ipynb：本書の第3章3.4節で紹介したC4.5およびC5.0の解説（ノートブック（.ipynb）形式）
• 決定木の実装例（その1）.ipynb：本書の第3章で解説した決定木（分類木）のアルゴリズム実装例（ノートブック（.ipynb）形式）
• 決定木の実装例（その2）.ipynb：本書の第3章で解説した決定木（回帰木）のアルゴリズム実装例（ノートブック（.ipynb）形式）
• 決定木の実装例（その3）.ipynb：本書の第3章で解説した決定木（回帰木）のアルゴリズム実装例（ノートブック（.ipynb）形式）
• 第4章4.1節4.1.4項_式(4.8).pdf：本書の第4章4.1節4.1.4項の式(4.8)の導出（PDF形式）
• 第5章.ipynb：本書の第5章に掲載しているサンプルコード（ノートブック（.ipynb）形式）
• 第6章.ipynb：本書の第6章に掲載しているサンプルコード（ノートブック（.ipynb）形式）
• 第7章.ipynb：本書の第7章に掲載しているサンプルコード（ノートブック（.ipynb）形式）
• 第8章.ipynb：本書の第8章に掲載しているサンプルコード（ノートブック（.ipynb）形式）
• AdaBoost.ipynb：本書の第6章で紹介したAdaBoostのアルゴリズムの解説とサンプルコード（ノートブック（.ipynb）形式）
• 付録.ipynb：本書の付録に掲載しているサンプルコード（ノートブック（.ipynb）形式）