AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問22・機械学習の概要（教師あり学習）

決定木のジニ係数

1. A

   分割後のデータにどれだけ異なるクラスが混じっているかを表す不純度で、小さくなる分割が選ばれる

2. B

   モデルが正解する割合で、大きいほど良い

3. C

   学習済みモデルのパラメータの総数

4. D

   特徴量同士の相関の強さを表す値

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正解：A

ジニ係数は不純度の指標で、決定木ではこれが小さくなるように分割する。情報エントロピーも同じ役割で使われる。

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。1つのクラスだけなら0になる。情報エントロピーと同じように不純度の指標として使う。

• B

  誤り。正解率の説明。

• C

  誤り。モデルの大きさの話で、分割の基準ではない。

• D

  誤り。相関係数の説明。

学習のポイント：情報利得（分割前後の不純度の差）が最大になる分割を選ぶ、という流れで理解する。

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