確率のキャリブレーション
「予測確率が0.8の事例のうち、実際に陽性なのは約8割」のように、モデルが出す確率が、実際の頻度と合っていることを何というか。最も適切なものを1つ選べ。
- A
過学習している
- B
キャリブレーションが取れている（較正されている）
- C
次元の呪いが起きている
- D
勾配が消失している
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正解：B
キャリブレーションは、予測確率と実際の頻度の一致。信頼性曲線（キャリブレーション曲線）で確認し、Platt scalingなどで補正できる。
- A
誤り。訓練データに合わせすぎること。
- B
正しい。確率をそのまま意思決定に使うときに重要。
- C
誤り。次元が増えるとデータがまばらになること。
- D
誤り。学習の問題。
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