G検定｜多数の正常品画像を減らしクラス数をそろえたい

ANSWER & EXPLANATION

正解：A

多数クラスの学習例を減らす方法です。データの偏りと分割の影響を見ます。

選択肢のポイント

• A正解です。多数クラスの学習例を減らす方法です。
• B時系列分割は時間順を守って学習用と評価用に分ける方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• Cデータ辞書は項目の意味や形式を記した資料です。この設問で求めるものとは異なります。
• Dラベル品質の点検は正解ラベルの誤りや揺れを調べる作業です。この設問で求めるものとは異なります。

関連キーワード

• アンダーサンプリング
• 機械学習のデータ設計

参考にした公式情報：日本ディープラーニング協会 G検定の試験範囲（シラバス） / 確認日：2026年9月28日