A/Bテスト
新しい推薦のモデルの効果を確かめるため、利用者をランダムに2つのグループに分け、一方には新しいモデル、もう一方には今のモデルを使って結果を比べる方法を何というか。最も適切なものを1つ選べ。
- A
k-分割交差検証
- B
グリッドサーチ
- C
A/Bテスト
- D
アノテーション
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正解:C
A/Bテストは、利用者をランダムに分けて、新旧の方法の効果を比べる方法。

- A
誤り。手元のデータでモデルを評価する方法。
- B
誤り。ハイパーパラメータを総当たりで探す方法。
- C
正しい。ランダムに分けることで、モデル以外の要因の影響を取り除いて比べられる。
- D
誤り。学習データに正解の情報を付ける作業。
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