G検定｜係数の過度な大きさを二乗の罰則で抑えたい

ANSWER & EXPLANATION

正解：C

L2罰則を加えた回帰です。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スタッキングは別モデルの予測を学習して統合する方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• Bナイーブベイズは条件付き独立の仮定を用いる分類法です。この設問で求めるものとは異なります。
• C正解です。L2罰則を加えた回帰です。
• D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。

関連キーワード

• Ridge回帰
• 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