ソフトマックス回帰とは

ソフトマックス回帰を説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 からそれぞれ選んでください．

ソフトマックス回帰では、複数の ( Q1 ____ ) を訓練して組み合わせることなく、複数のクラスを直接サポートできる．

[選択肢]
1. 線形回帰モデル
2. コスト関数
3. 2 項分類器

ソフトマックス回帰とは

ソフトマックス回帰をの選択肢として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください．

[選択肢]
1. ソフトマックス回帰は主に2 値分類で使用される．
2. ソフトマックス回帰モデルでは、2 クラス以上の分類タスクにおいて、入力のデータが属すと予測したクラスの確率と、
　属さないと予測したクラスの確率それぞれを出力する．
3. scikit-learn にはソフトマックス回帰をサポートしているクラスは存在しない．
4. ソフトマックス回帰モデルで 2 値分類するとき、そのコスト関数はロジスティック回帰モデルと同じである．

交差エントロピー

交差エントロピーを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 からそれぞれ選んでください．

交差エントロピーは情報理論から生まれ、確率分布間の距離を (Q1 ____ ) と呼ばれる指標で定量化したものである．
交差エントロピーは、主に( Q2 ____ ) で、コスト関数として用いられる．

[Q1の選択肢]
1. KL 情報量
2. ユークリッド距離
3. 固有値

[Q2の選択肢]
1. 2 項分類のみ
2. 分類タスク全体
3. 線形回帰モデル

交差エントロピー

交差エントロピーを説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 からそれぞれ選んでください．

交差エントロピーは情報理論から生まれ、確率分布間の距離を (Q1 ____ ) と呼ばれる指標で定量化したものである．
交差エントロピーは、主に( Q2 ____ ) で、コスト関数として用いられる．

[Q1の選択肢]
1. 固有値
2. ユークリッド距離
3. KL 情報量

[Q2の選択肢]
1. 分類タスク全体
2. 線形回帰モデル
3. 2 項分類のみ

決定木 判断経路、ノード、葉ノード

決定木を説明している以下の文で空欄に入る適切な単語を選択肢 1 ~ 3 からそれぞれ選んでください．

決定木による分類タスクでは、まず、最上部にある ( Q1 _____ ) と呼ばれるノードからスタートし、
入力のクラスが予測できた場合には ( Q2 ____ ) へ、予測できない場合には (Q3 ____ ) へ移っていくことで、
樹形図を辿っていくようにクラス分類が進んでいく．

1. 葉ノード
2. 子ノード
3. ルートノード

決定木 判断経路、ノード、葉ノード

決定木の説明として正しい文ものを選択肢 1 ~ 4 からそれぞれ選んでください．

[選択肢]
1. 決定木は、線形分離可能なデータにのみ有効である．
2. 決定木は、非線形分離可能なデータに対しても有効である．
3. 決定技は、分類タスクのみに有効であり、回帰タスクに用いることはできない．
4. DecisionTreeRegressor クラスのノードがもつ samples 属性は、そのノードの数を表す．