決定木に関する説明として、最も不適切なものを1つ選べ。
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解説
正解C
ポイント
決定木は1つの特徴量としきい値の比較で分割するため、標準化が要りません。解釈しやすい反面、深くしすぎると過学習しやすい手法です。
選択肢ごとの解説
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
試験での狙われ方
決定木の長所（解釈しやすさ、前処理の少なさ）と短所（過学習しやすさ）を入れ替えた選択肢で問う形が考えられます。
関連用語
参考
- G検定 試験出題範囲（シラバス2024）第1.4版 （技術分野 項目7 教師あり学習） 2026年10月30日閲覧
- scikit-learn User Guide, 1.10. Decision Trees （冒頭の長所・短所、1.10.7 Mathematical formulation） 2026年10月30日閲覧