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Lv027

「Lv027」の記事一覧

分類問題におけるアンサンブル学習の「ハード投票（Hard Voting）」とは何か。

個々のモデルが最終的に出したクラスラベル（0か1かなど）の数を数えて、多い方を最終予測とする単純な方…

2026年3月13日

決定木の決定境界は特徴空間においてどのような形状になるか。

各ノードで「ある特徴量 x > 閾値」という条件で分割するため、境界は常に軸に垂直・平行な直線の組み合わ…

2026年3月13日

主成分分析（PCA）において、第一主成分が選ばれる基準はどれか。

情報量（分散）を最も多く保持できる軸を第一主成分として探索する。

2026年3月13日

ロジスティック回帰の学習で一般的に最小化される損失関数はどれか。

確率を予測するモデルであるため、尤度最大化（＝負の対数尤度最小化）を行う交差エントロピー誤差が用い…

2026年3月13日

L1正則化（Lasso）がもたらす効果として特徴的なものはどれか。

L1ノルムの幾何学的形状（菱形）により、等高線と軸上で接しやすいため、不要な特徴量の係数が0になりやす…

2026年3月13日

統計的仮説検定における「第二種の過誤（Type II Error）」とは何か。

本来検出されるべき差や効果がある（陽性）にもかかわらず、ないと判断してしまう偽陰性の誤り。

2026年3月13日

k-means法が収束したときの結果について言えることはどれか。

k-means法は初期値の選び方によって異なる局所解に収束することがあり、必ずしも全体最適とはならない。

2026年3月13日

ROC曲線の横軸（X軸）は何を表しているか。

ROC曲線はFPR（1-特異度）を横軸、TPR（感度）を縦軸にとってプロットされる。

2026年3月13日

再現率（Recall）の計算式において、分母に来るものはどれか。

Recallは「実際に正であるもの（TP+FN）」のうち、どれだけ見つけられたか（TP）の割合。

2026年3月13日

「バギング」と「ブースティング」の学習プロセスの違いはどれか。

バギング（Random Forest等）は独立して学習できるが、ブースティング（GBDT等）は前のモデルの誤差を利用…

2026年3月13日