Q84 — AWS AIF-C01 第3章

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AI専門家が回帰型MLモデルをトレーニングしており、その過程でバイアスと分散の挙動を観察しています。どのバイアス・分散の組み合わせがモデルの過学習を引き起こしますか？

正解: B. 低バイアス、高分散

解説

回帰モデルのトレーニングにおいて、バイアスと分散はモデル性能を評価する重要な指標です。バイアスはモデルがトレーニングデータにどれだけ適合しているかを示し、分散はモデルが異なるデータセット上でどれだけ安定して動作するかを示します。モデルの次数が大きすぎると、モデルは過度に複雑になり、トレーニングデータに非常に良く適合（低バイアス）しますが、テストデータや新規データに対する性能が低下（高分散）します。このような「低バイアス・高分散」のパターンは、通常、モデルがトレーニングデータに過剰適合（過学習）し、一般化能力が劣っていることを意味します。したがって、「低バイアス・高分散」のパターンは過学習を引き起こします。