令和6年度 秋期 午前 問2
基礎理論
交差検証に関する記述
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。
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✓ これが正解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。
解説
データを分けて入れ替えながら性能を測ります。
設問は、教師あり学習における交差検証がどれかを選ばせています。見分けの軸は、その手法がモデルの中身に手を入れるものなのか、それとも出来上がったモデルを測るための手続きなのか、という一点です。交差検証は測るための手続きに当たります。手元のデータをいくつかのグループに分け、一部を学習に、残りを評価に使い、評価に回すグループを順に入れ替えながら学習と評価を繰り返します。こうすると、すべてのデータがちょうど一度ずつ評価に回るので、手元のデータを使い切ったうえで、未知のデータにどれだけ効くかという汎化性能を偏りなく見積もれます。分け方の代表は、五つや十のグループに等分してその回数だけ繰り返すやり方で、得られた結果の平均をそのモデルの成績とします。正解は、この分割と入れ替えと繰返しの三つがそろっている記述です。
ほかの選択肢はなぜ違うのか
- ア過学習を防ぐために,回帰モデルに複雑さを…:回帰モデルに複雑さを表すペナルティ項を加えて調整するという記述です。過学習を防ぐ狙いは共通しますが、手を入れているのはモデルの側であって、成績を測るための手続きではありません。
- イ学習の精度を高めるために,複数の異なるア…:複数の異なるアルゴリズムのモデルで学習し、その結果を組み合わせて評価するという記述です。予測をどう寄せ集めるかという組み立て方の工夫で、評価用のデータを回していく話ではありません。
- ウ学習モデルの汎化性能を高めるために,単一…:単一のモデルで関連する複数の課題を学習し、課題間に共通する要因を獲得するという記述です。学ばせる中身を増やす工夫であって、データを分けて評価に回すという手続きは含んでいません。
この問題の用語
- アルゴリズム問題を解くための、決まった手順や考え方そのものです。同じ問題でも手順によって、処理にかかる時間や必要な記憶量が変わります。
出典:令和6年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問2
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