決定木の深さ
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 DecisionTreeClassifier
m = DecisionTreeClassifier(random_state=0).fit(np.array([[0], [1], [2], [3]]), [0, 0, 1, 1])
print(m.get_depth(), m.get_n_leaves())- A
2 4 - B
0 1 - C
1 2 - D
1 1
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正解：C
決定木は、不純度が 0 になるまで分割を続ける。get_depth() は木の深さ、get_n_leaves() は葉の数。深い木は過学習しやすい。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi…` | — |
| 3 | `m = DecisionTreeClassifier(random_state=0).fi…` | — |
| 4 | `print(m.get_depth(), m.get_n_leaves())` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 1 2 |
- A
誤り。1 回で分けられる。
- B
誤り。分割が必要。
- C
正しい。1 回の分割で完全に分けられるので、深さは 1、葉は 2 つ。
- D
誤り。分割すると葉は 2 つ。
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