こんな人におすすめ：
- 機械学習モデルの性能改善に取り組むエンジニア
- 決定木アルゴリズムの理解を深めたい学生や研究者
- 過学習や未学習の原因を知りたいデータサイエンティスト
プロンプト例：
「決定木におけるバイアス・バリアンス問題の概要と、それらをバランス良く調整する方法を初心者向けに説明してください。」
プロンプト例の出力結果：
決定木はデータを特徴で分割しながら予測を行う非線形モデルで、バイアスとバリアンスのトレードオフ問題を持ちます。
バイアスはモデルが単純すぎてデータの本質的なパターンを捉えられずに生じる誤差で、高バイアスの決定木は未学習の状態になります。
一方バリアンスはモデルが複雑すぎて訓練データのノイズまで覚えてしまうことで生じ、過学習となります。
決定木は単体ではバイアスが低い反面、バリアンスが大きくなる傾向があります。
そのためランダムフォレストのようなアンサンブル法で複数の決定木を平均化するとバリアンスが下がり、バイアスとバリアンスのバランスが改善されます。
モデルの複雑さを調整しつつ交差検証を行うことで最適なバイアス・バリアンスのトレードオフ点を見つけることが重要です。
