モデルの選択・評価

問題

機械学習モデルの評価と運用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. 学習時と運用時でデータ分布が変わると、性能が低下することがある
2. B. 運用後もモデルの性能を継続的に監視することが望ましい
3. C. 評価指標はビジネス上の目的と整合させる必要がある
4. D. 一度テストデータで高い性能が出れば、運用中のデータ変化を確認する必要は一切ない

解説（正解: D）

正解はD。運用環境では、ユーザー行動、季節性、業務条件、データ取得方法などが変化し、学習時と異なる分布のデータが現れることがある。その場合、テスト時に高性能だったモデルでも性能が低下する可能性がある。モデルのヘルスモニタリングや再学習の検討は、社会実装の観点でも重要である。