高度情報処理技術者試験・情報処理安全確保支援士試験 令和6年度 秋期 午前I 問1

【正解】エ

交差検証は、学習済みモデルが未知のデータに対しても適切に予測できるか、すなわち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、そのうち一つを評価用、残りを学習用にします。評価用のグループを順番に入れ替えながら学習と評価をk回繰り返し、得られた評価値の平均などを用います。したがってエが正解です。

アの説明は誤りです。これは正則化の説明です。回帰モデルなどの目的関数にL1正則化やL2正則化といったペナルティ項を加え、モデルが複雑になり過ぎることを抑えます。

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。複数のモデルによる予測を多数決や平均、別のモデルなどで組み合わせ、予測精度や安定性を高めます。

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一つのモデルで同時に学習し、課題間で共通する特徴を利用します。

【ポイント】 交差検証は、限られたデータを有効に使って汎化性能を見積もる方法です。 評価用データを学習やモデル調整に混入させると、データリークによって評価値が不当に高くなります。 最終確認用のテストデータは、交差検証に用いるデータとは別に確保するのが基本です。