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Lv004

「Lv004」の記事一覧

標準化（Standardization）を行った後のデータの平均と標準偏差はどうなるか。

標準化は各データから平均を引き標準偏差で割ることで分布を標準正規分布に近づける。

2026年3月12日

サポートベクターマシン（SVM）で線形分離不可能なデータを高次元に写像する手法はどれか。

カーネルトリックは計算量を抑えつつデータを高次元空間へ写像し線形分離を可能にする技術である。

2026年3月12日

モデルの汎化性能を評価するためにデータをk個に分割して検証を繰り返す手法はどれか。

k-分割交差検証はデータを均等に分割しテストデータを入れ替えて精度を評価する信頼性の高い手法である。

2026年3月12日

特徴量のスケールを0から1の範囲に収める手法を何と呼ぶか。

正規化は特徴量の最小値を0；最大値を1に変換しデータの尺度を統一する処理である。

2026年3月12日

決定木において分割の不純度を測定する指標として使われるのはどれか。

ジニ係数はノード内のクラスの混ざり具合を示し分割の基準として一般的に利用される。

2026年3月12日

ランダムフォレストにおいて「ブートストラップ・アグリゲーティング」を略した名称はどれか。

バギング（Bagging）は複数のモデルを並列に学習させ結果を平均または多数決で統合する手法である。

2026年3月12日

k-近傍法（k-NN）において予測に影響を与える主なパラメータはどれか。

k-NNは未知データの周辺にあるk個のデータの多数決で分類を決定するアルゴリズムである。

2026年3月12日

ROC曲線のグラフの下側の面積を示す指標は何と呼ばれるか。

AUC（Area Under the Curve）は0から1の値をとり1に近いほどモデルの識別性能が高い。

2026年3月12日

欠損値（Missing Value）の処理方法として適切でないものはどれか。

欠損値を無関係な大きな値で埋めるとモデルのバイアスを不当に歪めるため不適切である。

2026年3月12日

バイアスとバリアンスのトレードオフにおいてバリアンスが高い状態とは何か。

高バリアンスは訓練データの細かなノイズまで学習してしまい汎化性能が落ちている状態を指す。

2026年3月12日