AI における教師あり学習での交差検証に関する記述はどれか。

テクノロジ系

ア 過学習を防ぐために，回帰モデルに複雑さを表すペナルティ項を加え，訓練データへ過剰に適合しないようにモデルを調整する。

なぜ違う: 正則化の説明であり，交差検証ではない。

イ 学習の精度を高めるために，複数の異なるアルゴリズムのモデルで学習し，学習の結果は組み合わせて評価する。

なぜ違う: アンサンブル学習の説明であり，交差検証ではない。

ウ 学習モデルの汎化性能を高めるために，単一のモデルで関連する複数の課題を学習することによって，課題間に共通する要因を獲得する。

なぜ違う: マルチタスク学習の説明であり，交差検証ではない。

エ 学習モデルの汎化性能を評価するために，データを複数のグループに分割し，一部を学習に残りを評価に使い，順にグループを入れ替えて学習と評価を繰り返す。

正解: エ

要点: 交差検証＝データを分割し，学習用と評価用を入れ替えながら汎化性能を評価する手法。

交差検証（クロスバリデーション）は，データを複数のグループに分割し，一部を学習に，残りを評価に使い，分割を入れ替えながら学習と評価を繰り返して汎化性能を評価する手法である。少ないデータでも評価のばらつきを抑えられる。

この問題に出てくる用語

関連キーワード: 機械学習・交差検証・汎化性能

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出典：令和6年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問2