ディシジョン ツリー: 理解度を確認する
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このページでは、「ディシジョン ツリー」ユニットで説明した内容に関する一連の多肢選択式演習に取り組みます。
問題 1
ディシジョン ツリーの推論は、例をルーティングして実行されます。
リーフからルートまで。
すべての推論はルート(最初の条件)から始まります。
葉から葉へ移動します。
すべての推論は、リーフではなくルートから開始されます。
問題 2
すべての条件に 1 つの特徴のみが含まれていますか?
いいえ。
軸に沿った条件には 1 つの特徴のみが含まれますが、斜めの条件には複数の特徴が含まれます。
問題 3
2 つの特徴 x1 と x2 の次の予測地図について考えてみましょう。

次のディシジョン ツリーのうち、予測マップに一致するものはどれですか。
ディシジョン ツリー B.
条件 x2 ≥ 0.5 が false の場合、葉は青色の場合もあればそうでない場合もあるため、これは不適切な条件です。
ディシジョン ツリー C.
x1 が 1.0 以上でない場合、リーフは「オレンジ」ではなく「青」である必要があるため、これは間違ったリーフです。
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最終更新日 2025-07-27 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-27 UTC。"],[[["\u003cp\u003eThis page provides multiple choice questions to test your understanding of decision trees.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe questions cover topics such as decision tree inference, types of conditions used in decision trees, and interpretation of decision tree prediction maps.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCorrect answers are provided with explanations to reinforce learning.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Decision trees: Check your understanding\n\n\u003cbr /\u003e\n\nThis page challenges you to answer a series of multiple choice exercises\nabout the material discussed in the \"Decision trees\" unit.\n\nQuestion 1\n----------\n\nThe inference of a decision tree runs by routing an example... \nfrom the leaf to the root. \nAll inference starts from the root (the first condition). \nfrom one leaf to another. \nAll inference starts from the root, not from a leaf. \nfrom the root to the leaf. \nWell done!\n\nQuestion 2\n----------\n\nDo all conditions involve only a single feature? \nYes. \nOblique features test multiple features. \nNo. \nAlthough axis-aligned conditions only involve a single feature, oblique conditions involve multiple features.\n\nQuestion 3\n----------\n\nConsider the following prediction map on two features x1 and x2:\n\nWhich of the following decision trees match the prediction map? \nDecision Tree A. \nYes! \nDecision Tree B. \nIf the condition x2 ≥ 0.5 is no, then the leaf may or may not be blue, so this is a bad condition. \nDecision Tree C. \nIf x1 is not ≥ 1.0, then the leaf should be 'blue' rather than 'orange', so this is the wrong leaf."]]