AIFAIとMLの基礎
ある企業では顧客がローンを返済できるかを予測するモデルを構築しています。モデルは「年収が500万円以上」「勤続年数が3年以上」などの条件を順番に判定して最終結果を出力します。このモデルとして最も適切なものはどれですか。
A決定木
✓ 正解
決定木は条件分岐を繰り返して分類や回帰を行うモデルであり、判断根拠を可視化しやすい点も特徴です。
BK平均法
K平均法はラベルのないデータをグループ化する教師なし学習であり、条件分岐による分類モデルではありません。
C線形回帰
線形回帰は連続値を予測するモデルであり、「承認・非承認」のような分類問題には通常利用しません。
D主成分分析
主成分分析は特徴量を圧縮するための次元削減手法であり、予測モデルそのものではありません。
解説
決定木は特徴量を条件分岐として順番に評価し、最終的な予測を行う教師あり学習アルゴリズムです。人間が判断根拠を追跡しやすく説明性が高いことが特徴です。K平均法は教師なしクラスタリング、線形回帰は連続値予測、主成分分析は次元削減手法であり、条件分岐による分類モデルではありません。
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