決定木の分割基準と性質

解説

正解 C

この問題の論点：決定木の分割基準と性質

選択肢ごとの解説

1. A

   適切

   分類の決定木では、ジニ不純度やエントロピーで不純度を測り、分割後の不純度が最も小さくなる特徴量としきい値を選びます。分割を重ねるほど、各ノードは1つのクラスに偏ったデータの集まりになります。

2. B

   適切

   根から葉までの経路は、if-thenルールとしてそのまま読めます。内部の計算が見えにくいニューラルネットワークと比べて、判断の根拠を人に説明しやすい手法です。

3. C

   不適切 正解

   決定木は「年齢が40以上か」のように、1つの特徴量としきい値を比べて分割します。値の大小の順序しか使わないので、標準化してもしなくても、データの分かれ方は変わりません。

4. D

   適切

   分割を続けると葉ごとのデータが少なくなり、訓練データの偶然のばらつきまで覚えてしまいます。木の深さに上限を設けたり、葉に含めるデータ数に下限を設けたり、剪定したりして過学習を防ぎます。