問題
モデルの複雑さを上げることのメリットとデメリットとして、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 表現力は高まる可能性があるが、過学習のリスクも高まる
- B. 表現力は必ず下がるが、過学習のリスクは必ず0になる
- C. 汎化性能は常に最大化されるため、検証は不要になる
- D. 訓練データを使わなくても予測精度が必ず向上する
モデルの選択・評価
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: A）
正解はA。モデルを複雑にすると、複雑な関係を表現できる可能性が高まる一方、訓練データに適合しすぎて過学習するリスクも高まる。適切な複雑さはデータ量、ノイズ、タスクによって変わる。正則化や交差検証を使って、表現力と汎化性能のバランスを取ることが重要である。