FUNDAMENTAL INFORMATION TECHNOLOGY ENGINEER
基本情報技術者の問題解説：過学習を抑制する方法として適切なものはどれか。
問題
過学習を抑制する方法として適切なものはどれか。
- ア 特徴量を全て削除して学習する
- イ 訓練データだけの正答率を最大化し続ける
- ウ 検証データで性能を確認し、正則化や早期終了を用いる（正解）
- エ テストデータを訓練データとして繰り返し使う
出典：オリジナル問題｜参考範囲：試験要綱Ver.5.5 / FEシラバスVer.9.2 科目A範囲
正解と解説
正解：検証データで性能を確認し、正則化や早期終了を用いる
論点：これは「過学習をどう防ぐか」を問う問題です。過学習は、訓練データにはよく当たるのに、未知のデータには弱くなってしまう状態をいいます。そこで検証データで汎化性能を確認し、正則化でモデルの複雑さを抑えたり、早期終了で学習しすぎを防いだりします。
誤答の理由：訓練データの正答率だけを最大化し続けると、むしろ過学習しやすくなります。特徴量を全て削除すると学習材料がなくなってしまいます。テストデータを訓練に使うと、最終評価の信頼性が失われます。
軽い類題：訓練正答率が99%，検証正答率が70%なら、訓練データに合わせ込みすぎている可能性があると覚えておくと迷いません。
他の選択肢はなぜ違う？
- ア特徴量を全部消すと、そもそも学習する材料がなくなる。
- イ訓練データの正答率だけを追い続けると、むしろ過学習が進む。
- エテストデータを訓練に混ぜると評価が当てにならなくなる（データリーク）。
この問題について
IPAが公開するシラバス・試験範囲・公開問題の出題形式を参考にした独自作成問題。公式問題・過去問題の転載ではありません。
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