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統計検定データサイエンス発展

「統計検定データサイエンス発展」の記事一覧

確率変数 $X$ の関数 $g(X)$ の期待値を求める際に用いる、$E[g(X)] = \sum g(x)P(x)$ という計算原理を何というか。

離散・連続に関わらず関数の期待値を定義通りに計算できる性質の通称です。

2026年5月15日

文章を単語単位に分割し、それぞれの出現回数をベクトル化する手法を何というか。

単語の順序を無視し、出現頻度のみに着目する手法をBag of Wordsと呼びます。

2026年5月15日

目的関数の勾配が0になる点のうち、極大でも極小でもない点を何というか。

鞍点（あんてん）は、ある方向からは極大、別の方向からは極小に見える点です。

2026年5月15日

ランダムフォレストにおいて、各決定木の学習に用いるデータのサブセットを作成する手法を何というか。

各木で異なるブートストラップ標本を用いることで、モデル間の多様性を確保します。

2026年5月15日

適合率と再現率の調和平均で算出され、両者のバランスを評価する指標を何というか。

F1スコアはどちらか一方が極端に低い場合に値が小さくなる特性を持ちます。

2026年5月15日

標本から得られた統計量が、母数の値と期待値として一致する性質を何というか。

不偏性は「推定量の期待値が真の母数に等しい」という望ましい性質です。

2026年5月15日

複数の商品が同時に購入される傾向を分析し、「Aを買う人はBも買う」というルールを抽出する分析はどれか。

バスケット分析とも呼ばれ、支持度、信頼度、リフト値などの指標を用います。

2026年5月15日

データの散らばり具合を示す指標のうち、最大値から最小値を引いた値を何というか。

範囲はデータの全体的な広がりを示す最も単純な散布度です。

2026年5月15日

関数の最大値を見つけるために、関数の符号を反転させて最小化問題として解くアプローチを何というか。

多くの最適化ライブラリは最小化を前提としているため、最大化は符号を反転させて解きます。

2026年5月15日

ニューラルネットワークにおいて、学習中にランダムにノードを無効化することでアンサンブル効果を得る手法はどれか。

ドロップアウトは特定のノードへの過度な依存を防ぎ、汎化性能を高めます。

2026年5月15日