AI資格 模擬試験

G検定 模擬問題 第3回 問25・機械学習の概要（教師あり学習）

バイアスとバリアンス

1. A

   モデルが単純すぎるとバイアスが大きくなり（未学習）、複雑すぎると学習データの違いで予測が大きく変わるバリアンスが大きくなる（過学習）。両者はトレードオフの関係にある。

2. B

   バイアスとバリアンスは、どちらもモデルを複雑にするほど小さくなる。

3. C

   バイアスは学習データの件数、バリアンスはテストデータの件数のことである。

4. D

   バイアスとバリアンスは、ディープラーニングにだけ関係する。

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正解：A

バイアスとバリアンスはトレードオフの関係で、単純すぎると未学習、複雑すぎると過学習になる。

バイアスが大きいと学習不足、バリアンスが大きいと過学習。複雑さを上げると総誤差は谷を作る。

• A

  正しい。ちょうどよい複雑さのモデルを選ぶことが大切。

• B

  誤り。モデルを複雑にするとバイアスは小さくなるが、バリアンスは大きくなりやすい。

• C

  誤り。データの件数のことではない。

• D

  誤り。機械学習のモデル全般に関係する考え方。

学習のポイント：未学習と過学習を、バイアスとバリアンスで説明できるようにする。

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