応用情報技術者試験 令和6年度 秋期 午前 問2

【正解】エ

交差検証は、限られたデータを有効に使い、未知のデータに対する予測能力である汎化性能を評価する方法です。代表的なk分割交差検証では、データをk個のグループに分け、1個を検証用、残りを学習用にします。検証用のグループを順番に入れ替えながら学習と評価をk回行い、その評価値の平均などを用います。特定の分割だけに左右されにくい評価が得られるので、エが適切です。

アの説明は誤りです。これは正則化の説明です。L1正則化やL2正則化などのペナルティ項を損失関数に加え、モデルが訓練データに過剰適合することを抑えます。 イの説明は誤りです。これはアンサンブル学習の説明です。複数のモデルの予測を多数決や平均などで組み合わせ、予測精度や安定性の向上を図ります。 ウの説明は誤りです。これはマルチタスク学習の説明です。関連する複数の課題を同時に学習し、課題間で共通する特徴を利用します。

【ポイント】 交差検証では、同じデータを学習用と検証用に同時使用しないことが重要です。 k分割交差検証は、全グループが1回ずつ検証用になるように入れ替えます。 モデルの調整に使う検証データと、最終確認に使うテストデータも区別して覚えてください。