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。

選択肢

• 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。

正解と解説

正解：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。

交差検証は、手元のデータを複数のグループに分け、一部を評価用に取り分けて残りで学習し、評価用のグループを順に入れ替えながら学習と評価を繰り返す方法である。データの分け方の偶然に左右されずに汎化性能を見積もれる点が利点で、k分割交差検証が代表例である。

選択肢ごとの解説

• アペナルティ項を加えて過剰適合を抑えるのは正則化の説明である。
• イ複数モデルの結果を組み合わせるのはアンサンブル学習の説明である。
• ウ一つのモデルで複数の課題を同時に学習するのはマルチタスク学習の説明である。
• エ正解。データを分割し、評価用のグループを入れ替えながら学習と評価を繰り返す手法である。

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