④ 機械学習の具体的手法
G検定 第355問
問題
不良品がごくわずかしか存在しないデータで正解率のみで評価した場合の問題点は何か。
A計算に時間がかかりすぎる
Bエラーが発生して計算できない
C全て「正常」と予測しても高い正解率になり実用性が測れない✓ 正解
D不良品を必ず過大評価してしまう
正解
C：全て「正常」と予測しても高い正解率になり実用性が測れない
解説
偏ったデータでは、単に多数派の答えを出し続けるだけで高い正解率になってしまい、モデルの本当の良し悪しが分かりません。
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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