G検定｜密度の高い領域を群にし孤立点も見つけたい

ANSWER & EXPLANATION

正解：C

密度で群と外れ点を見つける方法です。予測対象とデータ構造に応じて手法を選びます。

選択肢のポイント

• A勾配ブースティングは逐次的に弱いモデルを加えて誤差を減らす方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• BRidge回帰はL2罰則を加えた回帰です。この設問で求めるものとは異なります。
• C正解です。密度で群と外れ点を見つける方法です。
• Dロジスティック回帰は二値事象の確率を推定するモデルです。この設問で求めるものとは異なります。

関連キーワード

• DBSCAN
• 機械学習の手法選択

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29日