AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問24・機械学習の概要（教師あり学習）

リッジ回帰

重みの二乗和を罰則として誤差に加え、重みを小さく抑える線形回帰の手法として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    リッジ回帰

  2. B

    ラッソ回帰

  3. C

    ロジスティック回帰

  4. D

    主成分回帰

正解と解説を見る

正解：A

リッジ回帰はL2正則化、ラッソ回帰はL1正則化を使う。ラッソは変数選択の効果もある。

係数の制約領域として、L1は角のあるひし形、L2は円を描いた図。損失の等高線が角で接すると係数が0になる。

L1正則化（ひし形）は一部の係数がちょうど0になりやすく、L2正則化（円）は係数を小さくする。

学習のポイント：L1は0になりやすくスパース、L2は全体的に小さくなる、という性質の違いを押さえる。

この問題を演習で解く →

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。