G検定｜学習例の数に比べ複雑すぎるモデルを抑えたい

ANSWER & EXPLANATION

正解：D

表現力を抑えて過学習を減らす考え方です。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。
• 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正解です。表現力を抑えて過学習を減らす考え方です。

関連キーワード

• モデル複雑度の制約
• 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