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generated_at: 2026-02-04 10:10:00
metrics:
  claims_total: 12
  claims_with_evidence: 12
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：53-決定木回帰

## 本レポートについて

### 目的
本レポートは、生成された設計書・ドキュメントの信頼性を検証し、人間レビュアーが効率的にレビューできるようにすることを目的としています。

### チェック方法
以下の観点でドキュメントの内容（Claim：主張）を検証しています：

1. **根拠の有無確認**：各主張に対して、ソースコード・既存設計書・要件定義書などの根拠（Evidence）が存在するか
2. **根拠との整合性**：主張の内容が根拠と矛盾していないか
3. **網羅性**：参照すべき情報源を適切にカバーしているか

### 信頼度スコアの算出
- **confidence_derived** = 根拠あり件数 / 総主張件数
- 状態「○」：根拠あり、「△」：根拠不足または要確認

### 本レポートの使い方
1. まず「サマリー」で全体の信頼度と優先レビュー項目を確認
2. 「Claims と根拠の対応」で △ の項目を重点的にレビュー
3. 「不足情報」で補完が必要な情報源を確認

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## 1) サマリー（まず見るところ）
- 総合信頼度（derived）：**1.00**
  - 根拠あり：12 / 12、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - なし（全主張に根拠あり）

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
- E-01: `DecisionTreeRegressor.scala` 116-140行目（train()メソッド）
- E-02: `DecisionTreeRegressor.scala` 143-146行目（getOldStrategy）
- E-03: `DecisionTreeRegressor.scala` 195-197行目（predict）
- E-04: `DecisionTreeRegressor.scala` 200-202行目（predictVariance）
- E-05: `DecisionTreeRegressor.scala` 217-251行目（transform）
- E-06: `DecisionTreeRegressor.scala` 280-281行目（featureImportances）
- E-07: `DecisionTreeRegressor.scala` 129行目（bootstrapチェック）
- E-08: `DecisionTreeRegressor.scala` 155行目（supportedImpurities）
- E-09: `DecisionTreeRegressor.scala` 136行目（RandomForest.run呼出し）
- E-10: `機能一覧.csv` No.53行

## 3) Claims と根拠の対応（レビューの主戦場）
| Claim ID | 主張 | Evidence | 状態 |
|---|---|---|---|
| C-01 | RandomForest.runをnumTrees=1で使用 | E-09 | ○ |
| C-02 | featureSubsetStrategy="all"で全特徴量使用 | E-09 | ○ |
| C-03 | ブートストラップサンプリングは不使用 | E-07 | ○ |
| C-04 | 不純度指標はvarianceのみ | E-08 | ○ |
| C-05 | 予測はrootNode.predictImpl | E-03 | ○ |
| C-06 | 分散予測はimpurityStats.calculate | E-04 | ○ |
| C-07 | 特徴量重要度はTreeEnsembleModel.featureImportances | E-06 | ○ |
| C-08 | varianceCol設定時に分散出力 | E-05（230-235行目） | ○ |
| C-09 | leafCol設定時にリーフインデックス出力 | E-05（237-242行目） | ○ |
| C-10 | カテゴリカル特徴量のメタデータ抽出 | E-01（118-119行目） | ○ |
| C-11 | Spark 1.4.0で導入 | E-01（@Since("1.4.0")） | ○ |
| C-12 | rootNodeがnull不可 | E-03の前（179行目require） | ○ |

## 4) 不足情報（Unknown / Missing）
- 特になし

## 5) リスクフラグ（レビュー観点）
- 0: 低リスク - 全主張にソースコードからの直接的な根拠あり

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] RandomForest.run内部のツリー構築アルゴリズムの詳細がNode.scalaと整合しているか
- [ ] 特徴量重要度の計算式がScikit-learnの実装と同等であるか
