AI資格 G検定(予想問題) その5
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問題 66 / 160
モデルのハイパーパラメータ探索で過学習による楽観的な評価を避けるために適切な手法はどれか
①単純に訓練データでクロスバリデーションを繰り返すだけでよい
②テストセットを何度も用いて最良のハイパーパラメータを選ぶ
③ネスト化された交差検証(nested cross-validation)を用いてチューニングと評価を分離する
④学習データを増やすことで検証は不要になる
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