技術士試験(情報工学部門)・情報技術者試験。ファーストマクロ。

ア　過学習を防ぐために、回帰モデルに複雑さを表すペナルティ項を加え、訓練データへ過剰に適合しないようにモデルを調整する。

イ　学習の精度を高めるために、複数の異なるアルゴリズムのモデルで学習し、学習の結果は組み合わせて評価する。

ウ　学習モデルの汎化性能を高めるために、単一のモデルで関連する複数の課題を学習することによって、課題間に共通する要因を獲得する。

エ　学習モデルの汎化性能を評価するために、データを複数のグループに分割し、一部を学習に残りを評価に使い、順にグループを入れ替えて学習と評価を繰り返す。

ア　正規化に関する記述である。

イ　アンサンブルに関する記述である。

ウ　マルチタスク学習に関する記述である。

エ　正しい。交差検証は、クロスバリデーションとも呼ばれる。