④ 機械学習の具体的手法
G検定 第362問
問題
訓練データに対しては正解率が非常に高いが、テストデータに対しては精度が低くなってしまう状態を何と呼ぶか。
A未学習
B過学習（overfitting）✓ 正解
Cアンサンブル学習
D次元削減
正解
B：過学習（overfitting）
解説
訓練データに適合しすぎて未知のデータに対する汎化性能が失われた状態を過学習と言います。
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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