決定木による回帰
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
m = DecisionTreeRegressor(max_depth=1, random_state=0).fit([[0], [1], [10], [11]], [0, 0, 10, 10])
print(m.predict([[10.5]]).tolist())- A
[0.0] - B
[10.0] - C
[5.0] - D
[10.5]
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正解：B
決定木による回帰は、葉に入ったデータの目的変数の平均を予測値とする。区分的に一定の値になる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor` | — |
| 3 | `m = DecisionTreeRegressor(max_depth=1, random…` | — |
| 4 | `print(m.predict([[10.5]]).tolist())` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [10.0] |
- A
誤り。10.5 は右側のグループ。
- B
正しい。しきい値（5.5 付近）で 2 つに分け、10.5 は右側の平均 10 になる。
- C
誤り。全体の平均。1 回の分割で、2 つのグループに分かれる。
- D
誤り。入力の値ではなく、葉の平均。
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