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令和6年度秋季問題

問題1

AIにおける教師あり学習での交差検証に関する記述はどれか。

ア 過学習を防ぐために，回帰モデルに複雑さを表すペナルティ項を加え，訓練データへ過剰に適合しないようにモデルを調整する。
イ 学習の精度を高めるために，複数の異なるアルゴリズムのモデルで学習し，学習の結果は組み合わせて評価する。
ウ 学習モデルの汎化性能を高めるために，単一のモデルで関連する複数の課題を学習することによって，課題間に共通する要因を獲得する。
エ 学習モデルの汎化性能を評価するために，データを複数のグループに分割し，一部を学習に残りを評価に使い，順にグループを入れ替えて学習と評価を繰り返す。

AIにおける教師あり学習での交差検証に関する記述はどれか。

ア 過学習を防ぐために，回帰モデルに複雑さを表すペナルティ項を加え，訓練データへ過剰に適合しないようにモデルを調整する。
イ 学習の精度を高めるために，複数の異なるアルゴリズムのモデルで学習し，学習の結果は組み合わせて評価する。
ウ 学習モデルの汎化性能を高めるために，単一のモデルで関連する複数の課題を学習することによって，課題間に共通する要因を獲得する。
エ 学習モデルの汎化性能を評価するために，データを複数のグループに分割し，一部を学習に残りを評価に使い，順にグループを入れ替えて学習と評価を繰り返す。

解答：エ

＜解説＞

ア × 正則化（リッジ回帰やラッソ回帰など）の説明である。
正則化は、モデルの複雑さを抑えることで過学習を防ぐための技術である。
イ × アンサンブル学習（バギングやブースティング、スタッキングなど）の説明である。
アンサンブル学習は、複数のモデルの予測結果を組み合わせることで、より高い精度を実現する技術である。
ウ × マルチタスク学習の説明である。
マルチタスク学習は、複数の課題を同時に学習するアプローチとである。
エ ○ 交差検証の説明である。
交差検証では、データを複数のグループ（フォールド）に分割し、各フォールドを1つずつ評価データとして使用し、残りのフォールドを学習データとして使用することで、モデルの汎化性能を評価します。この手順を繰り返すことで、モデルの性能に対する信頼性を高めることができます。