モデルの選択・評価

問題

ハイパーパラメータ探索に関する説明として、最も不適切な選択肢を1つ選べ。

1. A. グリッドサーチでは、候補値の組み合わせを網羅的に試す
2. B. ランダムサーチでは、候補空間からランダムに組み合わせを試す
3. C. ハイパーパラメータは学習前に設定し、検証性能などを見ながら調整することがある
4. D. ハイパーパラメータは学習データから通常の重みと同じように必ず自動で最適化されるため、調整は不要である

解説（正解: D）

正解はD。ハイパーパラメータは、学習率、木の深さ、正則化係数など、学習前に設定する値であり、通常のモデル重みとは異なる。検証データや交差検証を使って調整することが多い。グリッドサーチやランダムサーチは代表的な探索方法である。