Q6 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業が、遺伝的特徴に基づいてヒトの遺伝子を20のカテゴリに分類したいと考えています。この企業は、モデルの内部メカニズムを可視化し、出力への影響を記録できる機械学習アルゴリズムを必要としています。 この要件を満たす機械学習アルゴリズムはどれですか？

正解: A. 決定木

解説

決定木アルゴリズムは、遺伝的特徴に基づくヒト遺伝子の分類と、モデルの内部メカニズムがどのように出力に影響を与えるかを記録するという企業の要件を満たします。決定木は、特徴値に基づいてデータセットを再帰的に分割し、最終的にツリー構造を形成します。この構造は、モデルがどの特徴に基づいて分類判断を行うかを直感的に示すため、内部メカニズムを明確に可視化できます。一方、線形回帰は連続値の予測に主に使用され、ロジスティック回帰は二値分類問題に適用されるため、いずれも内部の意思決定メカニズムを直感的に示すことはできません。ニューラルネットワークは機能が強力ですが、その内部構造は複雑で、各ニューロンや重みが具体的にどのように出力に影響するかを解釈することが困難です。したがって、決定木が本問で最も適切な機械学習アルゴリズムです。 詳細を見る