AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第2回 問103・AIの社会実装に向けて（データの収集・加工・分析・学習）

時系列データの分割

1. A

   ある時点より前のデータで学習し、それより後のデータで評価する。

2. B

   時点に関係なく、ランダムにデータを分ける。

3. C

   最も新しいデータで学習し、最も古いデータで評価する。

4. D

   時系列データは評価する必要がない。

正解と解説を見る

正解：A

時系列データは、過去のデータで学習し、それより後のデータで評価する。

時系列データは、過去で学習し未来で評価する。ランダムに分けると未来の情報が漏れる。

• A

  正しい。実際の予測では未来のデータは使えないので、評価でも同じ条件にする。

• B

  誤り。未来のデータで学習して過去を予測することになり、評価が実際より高く出るおそれがある（リーク）。

• C

  誤り。時間の順序が逆になる。

• D

  誤り。時系列データでも、未知の期間に対する性能を評価する必要がある。

学習のポイント：時系列データで起こりやすいデータリーケージに注意する。

問題一覧へ

このサイトの問題は、各試験の公開されているシラバスに沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。日本ディープラーニング協会（JDLA）・一般社団法人生成AI活用普及協会（GUGA）の公式サービスではありません。