こんな人におすすめ：
- Javaで機械学習や分類問題を扱いたいエンジニア
- デシジョンツリーの基本概念から実装まで学びたい学生や初学者
- 業務システムにシンプルな意思決定ロジックを組み込みたい開発者
プロンプト例：
Javaでデシジョンツリーを実装するコード例を教えてください。また、分類タスクへの応用例や仕組みの簡単な説明もお願いします。
プロンプト例の出力結果：
デシジョンツリーは、分類や回帰タスクで使える教師あり学習のアルゴリズムです。Javaでシンプルに実装する際は、Nodeクラスで条件分岐を表現し、特徴量に基づく判定を行うツリー構造を作成します。例えば、以下のようなコードになります。
class Node {
String feature;
String value;
Node left;
Node right;
String label; // 分類結果（リーフノードの場合）
// 判定関数
String classify(Map<String, String> instance) {
if (label != null) return label;
if (instance.get(feature).equals(value)) {
return left.classify(instance);
} else {
return right.classify(instance);
}
}
}
上記は二分木の例で、ノードごとに特徴量(feature)とその値(value)を比較し、条件によって左または右のノードへ進みます。最終的にリーフノードの
この簡易的なデシジョンツリーを使って、例えば顧客が製品を購入するか否か（Yes/No）といった二値分類を行うことが可能です。OracleやIBMの解説によると（[1][4]）、ツリーはルートノードからスタートし、内部ノードの条件分岐を経てリーフノードで結果が得られます。したがって、Java実装ではこの階層構造を再帰的に扱うことが基本となります。
より高度な用途や大規模データでの学習には、GoogleのYDFライブラリなどを利用すると効率的にディシジョンツリーを生成できます（[3]）。
実装時は、意思決定ノードや確率ノード、終点ノードの役割を理解すると設計が進めやすいです（[2][5]）。
例えば、「Javaで作ったデシジョンツリーで、顧客属性に基づいた購入予測を行う」などの業務分析に応用でき、Javaの基礎がある方なら理解しやすい実装モデルと言えるでしょう。
