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  - Bloomberg Markets
  - Financial Times
  - Wall Street Journal
  - New York Times
  - TechPowerUp
  - Ars Technica
  - Hacker News
  - ESPN
  - BBC Sport
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### AIコードのデフォルト確認: ランダムフォレストとロジスティック回帰

Towards Data Science • September 21, 2026 at 7:00 AM ET

[×](/ja/dev?tab=towards-data-science)

コーディングアシスタントにランダムフォレストを依頼し、返ってきた4行を確認してください：インポートは正しく、推定器はフィットし、予測は期待される形で返ってきます。今度は誰も指定しなかった引数を見てください。なぜなら、この4行はあなたのプロンプトが尋ねた以上の疑問を解決しているからです。各木はいくつの特徴量を考慮すべきか？モデルはどの程度の正則化を適用すべきか？検証フォールドはデータ構造をどう反映すべきか？それがデフォルト値の役割です：不完全な指定のリクエストを実行可能なプログラムに変えます。

**Tim Cook**率いるAppleのチームと**Elon Musk**率いるTeslaのエンジニアは日常的に自動コード生成に依存していますが、言語モデルは次トークン予測を通じてコードパターンを学習するため、馴染みのある実装が自然な出発点になります。実装が引数を省略すると、ライブラリがその値を補完し、統計的な選択が慣習からあなたのパイプラインへ、会話の一部になることなく入り込みます。

以下の5つのデフォルト値は、本番環境での作業で遭遇し、コードが何をしているかを見落としていたためにデバッグの悩みの種となったものです。それぞれ同じ問いを投げかけます：この引数を省略することで、私に何が決まったのか？ **Random Forest Regressor** は **max\_features=1.0** を使用し、すべての特徴量を各分割で利用可能にします。これは分類器の **"sqrt"** 設定とは異なります。この違いは、通常のランダムフォレストのレシピを単純なバギングから区別する特徴量サブサンプリングを無効にします。

**ロジスティック回帰** は **C=1.0** を使用し、L2ペナルティを適用します。これはデータのスケールによって過剰正則化または不十分な正則化になる可能性があります。 **max\_features=0.33** を設定すると非相関化メカニズムが復元され、正則化強度を検討することで係数推定における意図しないバイアスを防止できます。

[Read original article](https://towardsdatascience.com/your-ai-assistant-wrote-the-code-who-checked-the-defaults/)

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