G検定｜前のモデルが間違えた例へ次のモデルを重点的に合わせ…

ANSWER & EXPLANATION

正解：A

弱いモデルを順に作り誤りを補う方法です。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。弱いモデルを順に作り誤りを補う方法です。
• B主成分分析による次元圧縮は分散の大きい方向へ情報を射影する方法です。この設問で求めるものとは異なります。
• C距離計算前の標準化は値の尺度差が距離を支配しないようにすることです。この設問で求めるものとは異なります。
• D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。

関連キーワード

• ブースティングの逐次学習
• 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