G検定
G検定｜決定木の細かすぎる枝を削り未見データへ合わせたい
QUESTION
決定木の細かすぎる枝を削り未見データへ合わせたい
決定木の細かすぎる枝を削り未見データへ合わせたい。最も適切なものはどれですか。
ANSWER & EXPLANATION
正解：D
過度な分岐を除き複雑さを抑えることです。手法の仮定がデータと目的に合うか確認します。
選択肢のポイント
- Aブースティングの逐次学習は弱いモデルを順に作り誤りを補う方法です。この設問で求めるものとは異なります。
- Bモデル複雑度の制約は表現力を抑えて過学習を減らす考え方です。この設問で求めるものとは異なります。
- Cカーネル法の利用は入力の類似性を使い非線形の境界を扱う方法です。この設問で求めるものとは異なります。
- D正解です。過度な分岐を除き複雑さを抑えることです。
関連キーワード
- 決定木の剪定
- 機械学習の仮定と選択
参考にした公式情報：日本ディープラーニング協会 G検定の試験範囲 / 確認日：2026年9月29日