AWS認定試験 AI Practitioner(予想問題) その9
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問題 40 / 65
性別を示す特徴量を学習から削除してもバイアスが残る理由として最も適切なのはどれですか?
①削除によってモデルの精度が必ず低下するため
②学習アルゴリズムが性別を復元するから
③性別の代理となる変数が存在し代理変数を通じてバイアスが残るため
④削除すると過学習が起きやすくなるため
⑤学習データのサイズが小さくなるため
性別を示す特徴量を学習から削除してもバイアスが残る理由として最も適切なのはどれですか?
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