令和6年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問2
テクノロジ／基礎理論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。
出典：令和6年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問2
- 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。
正解：エ
解説
交差検証は，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（フォールド）に分割し，一部を検証用，残りを学習用として役割を入れ替えながら学習と評価を繰り返す手法です。
選択肢ごとの解説
- ア誤り。回帰モデルにペナルティ項を加えて過学習を防ぐのは正則化（L1／L2正則化）の説明です。
- イ誤り。複数の異なるモデルの学習結果を組み合わせて評価するのはアンサンブル学習の説明です。
- ウ誤り。単一モデルで複数の関連課題を学習し共通要因を獲得するのはマルチタスク学習の説明です。
- エ正しい。データを複数グループに分割し，学習用と評価用を入れ替えながら繰り返すのが交差検証です。