④ 機械学習の具体的手法
G検定 第281問
問題
線形回帰を用いて身長から体重を予測する場合において新しい身長のデータが与えられたときに返す値はどれか。
Aその直線上の値✓ 正解
Bデータ全体の平均値
Cランダムな体重の値
D最も近い既存データと同じ値
正解
A：その直線上の値
解説
引かれた直線上の値を返すことで新しい身長のデータに対する体重を予測します。
分野解説：④ 機械学習の具体的手法
代表的な機械学習アルゴリズムを学ぶ分野です。線形回帰・ロジスティック回帰、決定木やランダムフォレスト、サポートベクターマシン、k近傍法、クラスタリング、主成分分析などが幅広く問われます。さらに、評価指標（正解率・適合率・再現率・F値・ROC曲線など）や交差検証といったモデル評価の考え方も重要テーマです。各手法の特徴と適した用途、評価指標の意味をセットで整理することが得点のポイントになります。
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G検定について
AI・ディープラーニングを事業に活かす力を証明
| 主催 | 一般社団法人 日本ディープラーニング協会（JDLA） |
|---|---|
| 出題形式 | 知識問題（多肢選択式）160問程度 |
| 試験時間 | オンライン試験100分・会場試験120分 |
| 受験料 | 13,200円（税込）※学生5,500円 |
| 合格基準 | 合格基準は公表されていない |
| 難易度 | ★★★☆☆（標準） |
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