Amazon SageMakerの組み込みアルゴリズム「XGBoost」において、学習中に検証データセットの精度が改善されなくなった場合に学習を打ち切る機能はどれか。

2026年3月3日

early_stopping_roundsを設定することで、過学習の防止とコンピューティングリソースの節約が可能です。

データセットの特徴量に強い「多重共線性（Multicollinearity）」がある場合、回帰モデルにおいてどのようなリスクが生じるか。

Amazon SageMaker Projectsを使用してMLワークフローをデプロイする際、学習用コードや推論設定の変更を管理するために推奨されるAWSサービスはどれか。