機械学習編

教師あり学習・教師なし学習・強化学習など機械学習に関するG検定対策問題

ジニ不純度の解釈レベル1

決定木におけるジニ不純度について正しい説明を1つ選びなさい。

解説

解答と解説を表示

ジニ不純度はノードの「混ざり具合」

分類木では、分割後ノードのクラス混在を小さくすることが目標です。ジニ不純度はその混在度を測る代表指標です。

$G=1-\sum_{k}p_k^2$

$G=0$ に近い: ほぼ単一クラス（純度高）。
$G$ が大きい: クラスが混在（不純）。

選択肢の判定

正解: 選択肢1。
選択肢2は誤り。木全体の精度は他要因にも依存。
選択肢3は誤り。分類木で主に利用。
選択肢4は誤り。2クラスでも確率次第で0〜0.5の範囲。

実装上の視点

分割候補ごとに「重み付きジニ不純度」を比較して最小を選ぶ。
エントロピー指標と似た役割だが数値解釈が少し異なる。

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