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情報処理安全確保支援士令和6年秋期 午前Ⅰ 問1
問1
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- [出典]
- 応用情報技術者
令和6年秋期 問2と同題
分類
テクノロジ系 » 基礎理論 » 情報に関する理論
正解
エ
解説
交差検証は、機会学習モデルを評価するための手法で、1つのデータセットを学習データとテストデータに複数回分割し、それぞれで学習と評価を行うものです。各検証で得られた評価指標を平均化することで、全体としてのモデルの性能を評価します。データセットの件数が少ない場合でも信頼性の高い評価が可能となっています。
- 正則化の説明です
- アンサンブル学習の説明です。
- マルチタスク学習の説明です。
- 正しい。交差検証の説明です。