AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問97・AIの社会実装に向けて（データの収集・加工・分析・学習）

オーバーサンプリング（SMOTE）

少数派のクラスのデータを増やすために、既存のデータの間を補間して人工的に新しいデータを作る手法として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    k-means法

  2. B

    主成分分析

  3. C

    SMOTE

  4. D

    ランダムフォレスト

正解と解説を見る

正解：C

SMOTEは少数派のデータを補間して増やすオーバーサンプリング。多数派を減らすアンダーサンプリングと対比される。

多数派の点（青）と少数派の点（赤）、少数派の点の間に作られた新しい点（赤い丸）の散布図。

オーバーサンプリング（SMOTE）：少数クラスの点どうしの間に新しい点を作って増やす。

学習のポイント：不均衡データの対処には、重み付けや評価指標の見直しもある。

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。