令和6年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問2

【解説】

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。
誤り。これは正則化の説明であり，交差検証とは異なります。

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。
誤り。これはアンサンブル学習の説明であり，交差検証とは異なります。

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。
誤り。これはマルチタスク学習の説明です。

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。
正しい。これは交差検証（Cross Validation）の説明です。データを訓練用と検証用に分けてモデルの性能を評価し，過学習を防ぐために繰り返し学習と評価を行います。