AIにおける機械学習の過程において，過学習と疑われたときの解消方法として，最も適切なものはどれか。
選択肢
- ア訓練した時と同じ精度を出すために，訓練データをテストデータとして使用する。
- イ精度を高めるために，元の訓練データに加工を施し，訓練データの量を増やす。
- ウ予測した結果に近づけるために，モデルをより複雑にする。
- エより多くの未知のデータに対して予測できるように，汎化性能を下げる。
正解と解説
正解：イ 精度を高めるために，元の訓練データに加工を施し，訓練データの量を増やす。
過学習は、モデルが訓練データの細部やノイズまで覚え込み、未知データへの汎化性能が落ちた状態である。対策は訓練データを増やす（データ拡張を含む）、モデルを単純にする、正則化を加えるなどで汎化性能を上げる方向に働かせること。既存データに変換を加えて量を水増しするデータ拡張は、この代表的な手法である。
選択肢ごとの解説
- ア訓練データをそのまま評価に使うと過学習を検出できなくなり、対策にならない。
- イ正解。データ拡張で訓練データを増やすのは過学習の典型的な緩和策。
- ウモデルを複雑にすると表現力が上がり、過学習はかえって悪化する。
- エ汎化性能は上げるべきもので、下げれば未知データの精度は落ちる。
この問題に出た用語
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出典・参考
最終更新：2026-10-06／解説・選択肢ごとの解説は資格暗記が独自に作成しています。問題文と選択肢の出典は上記のとおりです。