AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問99・AIの社会実装に向けて（データの収集・加工・分析・学習）

特徴量選択

特徴量選択に関する説明として、最も適切なものを1つ選べ。

  1. A

    予測に役立たない特徴量を除くことで、過学習を抑え、学習を速くし、解釈しやすくできる

  2. B

    特徴量は多いほど必ず精度が上がるため、選択は不要である

  3. C

    特徴量を選ぶと、必ず学習データの数が減る

  4. D

    特徴量選択は、教師なし学習でしか行えない

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正解：A

特徴量選択は不要な特徴量を除く工程。過学習の抑制、学習の高速化、解釈のしやすさにつながる。

学習のポイント：次元削減（主成分分析）が新しい軸を作るのに対し、特徴量選択は元の特徴量から選ぶ点が違う。

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