AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第2回 問23・機械学習の概要（教師あり学習）

決定木

1. A

   データを条件で次々に分けていき、木の形で分類や回帰を行う。分け方は、情報利得やジニ不純度などで決める。

2. B

   データ間の距離だけで、必ず2つのグループに分ける。

3. C

   ニューロンを層状につないだモデルである。

4. D

   判断の過程を人が理解することはできない。

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正解：A

決定木は、条件分岐を重ねてデータを分ける、解釈しやすい手法。

決定木は、条件で枝分かれして予測する。分け方の良さはジニ不純度などの不純度で測る。

• A

  正しい。判断の過程がわかりやすい一方、木が深くなりすぎると過学習しやすい。

• B

  誤り。決定木は条件分岐でデータを分ける。

• C

  誤り。これはニューラルネットワークの説明。

• D

  誤り。決定木は、どの条件で分けたかを追えるため、解釈しやすい手法とされる。

学習のポイント：決定木の弱点（過学習しやすい）と、それを補うアンサンブル学習を押さえる。

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