G検定｜境界が曲がる分類で近い事例の影響を重視したい

ANSWER & EXPLANATION

正解：A

入力の類似性を使い非線形の境界を扱う方法です。手法の仮定がデータと目的に合うか確認します。

選択肢のポイント

• A正解です。入力の類似性を使い非線形の境界を扱う方法です。
• Bシルエット係数の比較は同じ群内の近さと別群との離れ具合を比べる指標です。この設問で求めるものとは異なります。
• Cブースティングの逐次学習は弱いモデルを順に作り誤りを補う方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• Dモデル複雑度の制約は表現力を抑えて過学習を減らす考え方です。この設問で求めるものとは異なります。

関連キーワード

• カーネル法の利用
• 機械学習の仮定と選択

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 / 確認日：2026年9月29日