AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問35・機械学習の概要（モデルの選択・評価）

学習曲線の読み取り

1. A

   過学習が起きており、早期終了や正則化などで抑える必要がある

2. B

   学習不足なので、このまま学習を続ければ検証誤差も必ず下がる

3. C

   データが多すぎるため、学習データを全部削除すべき

4. D

   モデルが正しく学習できており、問題はない

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正解：A

訓練誤差が下がり検証誤差が上がるのは過学習のサイン。早期終了、正則化、データ増加、モデルの簡素化などで対処する。

訓練誤差は下がり続けても、検証誤差が上がり始めたら過学習。そこで止めるのが早期終了。

• A

  正しい。訓練データに合わせすぎて、未知のデータへの汎化性能が下がっている。

• B

  誤り。検証誤差が上がっているのは過学習のサイン。

• C

  誤り。データの削除は解決にならない。

• D

  誤り。検証データでの性能が下がっている。

学習のポイント：訓練誤差も検証誤差も高いままの場合は、過学習ではなく学習不足（高バイアス）を疑う。

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