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generated_at: 2026-02-04 10:15:00
metrics:
  claims_total: 10
  claims_with_evidence: 10
  claims_without_evidence: 0
confidence_derived: 1.00
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# 根拠レポート：54-ランダムフォレスト回帰

## 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：10 / 10、根拠なし：0
- 優先レビュー（高）
  - なし

## 2) 参照した情報（Evidence一覧）
- E-01: `RandomForestRegressor.scala` 136-167行目（train()メソッド）
- E-02: `RandomForestRegressor.scala` 197-205行目（モデルrequire）
- E-03: `RandomForestRegressor.scala` 224行目（treeWeights全て1.0）
- E-04: `RandomForestRegressor.scala` 269-273行目（predict）
- E-05: `RandomForestRegressor.scala` 238-267行目（transform）
- E-06: `RandomForestRegressor.scala` 297行目（featureImportances）
- E-07: `RandomForestRegressor.scala` 150行目（bootstrap設定）
- E-08: `機能一覧.csv` No.54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 | 複数決定木のアンサンブル | E-01, E-02 | ○ |
| C-02 | 全木の予測値の平均を出力 | E-04 | ○ |
| C-03 | 全木の重みは均等（1.0） | E-03 | ○ |
| C-04 | ブートストラップサンプリング対応 | E-07 | ○ |
| C-05 | 1つ以上の木が必要 | E-02 | ○ |
| C-06 | broadcast変数として配信 | E-05（244行目） | ○ |
| C-07 | 特徴量重要度は全木の平均 | E-06 | ○ |
| C-08 | featureSubsetStrategyのサポート | E-01（160行目） | ○ |
| C-09 | Spark 1.4.0で導入 | @Since("1.4.0") | ○ |
| C-10 | leafCol出力対応 | E-05（253-258行目） | ○ |

## 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

## 6) レビュアーチェックリスト（最小）
- [ ] numTreesの大規模設定時のメモリ消費が許容範囲内か
- [ ] broadcast変数のライフサイクル管理が適切か
