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Lv024

「Lv024」の記事一覧

特徴量選択において「各特徴量を個別に統計検定して選別する」手法の分類はどれか。

フィルター法はモデルの学習を行う前に統計的な指標（相関やF値など）で変数を絞り込む。

2026年3月12日

決定木の「剪定（Pruning）」を行う主な目的はどれか。

剪定は不必要な分岐を削ることで訓練データへの過剰な適合を抑え汎化性能を向上させる。

2026年3月12日

「特異度（Specificity）」が表している内容はどれか。

特異度は陰性の的中率を示し健康な人を誤って病気と診断しない性能を評価する。

2026年3月12日

階層的クラスタリングにおいて最も近い2つのクラスターを順次結合していく手法はどれか。

凝集型はボトムアップ方式で各点からスタートし似たもの同士をまとめて大きな木を作る手法である。

2026年3月12日

ロジスティック回帰の損失関数として一般的に使われるのはどれか。

交差エントロピーは確率分布の差異を測定する関数であり分類タスクの最適化に適している。

2026年3月12日

訓練データの中に本来知ることができない未来の情報が混入することを何と呼ぶか。

データリークがあると検証時には完璧な精度が出るが実際の運用では全く予測できなくなる。

2026年3月12日

回帰分析において「予測値が実測値の変動をどれだけ説明できているか」を示す指標はどれか。

決定係数は0から1の値をとり1に近いほどモデルの当てはまりが良いことを示す。

2026年3月12日

複数の異なる単位（円；kmなど）を持つ特徴量を比較可能にするための処理はどれか。

スケーリングはデータの範囲や分布を統一しアルゴリズムが特定の変数に偏重するのを防ぐ。

2026年3月12日

「次元の呪い」が引き起こす問題として適切なものはどれか。

高次元空間ではデータ間の距離が離れすぎてしまい統計的に有意なパターンを見つけるのが難しくなる。

2026年3月12日

勾配降下法において局所解（ローカルミニマム）に陥るのを防ぐための工夫はどれか。

モーメントは過去の更新方向を維持する力を加えることで小さな凹凸を乗り越えて最適解へ導く。

2026年3月12日