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決定木で分散が大きくなりやすい理由

[PROGRAMMING] 初報: 2026年7月4日 23:24 JST

決定木は学習データのわずかな変化でも、最初の分割条件が変わりやすく、木全体や予測結果が大きく変わることがある。記事は、この性質が高い分散につながる仕組みを説明している。

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