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
- 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，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。
解答
エ
解説
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- 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。
ー - 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。
ー - 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。
ー - 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，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。
ー
参考情報
分野・分類
| 分野 | テクノロジ系 |
| 大分類 | 基礎理論 |
| 中分類 | 基礎理論 |
| 小分類 | 情報に関する理論 |
出題歴
- AP 令和6年度秋期 問2
