AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第5回 問23・機械学習の概要（教師あり学習）

k近傍法のkの選び方

1. A

   近くのノイズや外れ値の影響を強く受けて、過学習しやすくなる

2. B

   必ず汎化性能が最も高くなる

3. C

   境界が単純な直線になる

4. D

   学習データが不要になる

正解と解説を見る

正解：A

kが小さいと、近くのデータ1点に左右されて過学習しやすい。kが大きいと滑らかになるが、細かい構造を捉えにくい。

k近傍法：新しい点に近いk個の学習データの多数決で分類する。

• A

  正しい。kを大きくすると境界が滑らかになるが、大きすぎると特徴を捉えられなくなる。

• B

  誤り。最も近い1点に頼ると、ノイズに弱くなる。

• C

  誤り。境界は複雑になりやすい。

• D

  誤り。学習データそのものを使って予測する。

学習のポイント：交差検証でkを選ぶ。

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