この問題は本試験の過去問ではありません。当サイトが出題傾向の分析に基づいて作成したオリジナル問題です。
第9問
論点：機械学習の学習区分と評価指標
機械学習に関する記述の正誤の組み合わせとして、最も適切なものを下記の解答群から選べ。 ａ 回帰と分類は、いずれも正解ラベルを与えて学習する教師あり学習に分類される。 ｂ クラスタリングは、あらかじめ決まった正解ラベルにデータを振り分ける手法である。 ｃ 強化学習は、試行錯誤を通じて、報酬が高くなる行動を学ぶ手法である。 ｄ 誤差の二乗の平均であるMSEは、分類タスクの精度を評価する指標である。
- ア ａ：正 ｂ：正 ｃ：誤 ｄ：誤
- イ ａ：正 ｂ：誤 ｃ：正 ｄ：誤
- ウ ａ：誤 ｂ：正 ｃ：正 ｄ：正
- エ ａ：誤 ｂ：正 ｃ：誤 ｄ：正
- オ ａ：誤 ｂ：誤 ｃ：正 ｄ：誤
▼ 解答・解説を見る
正解：イ
解答：イ
機械学習は教師あり（ラベルあり）／教師なし（ラベルなし）／強化学習（試行錯誤と報酬）の3タイプに分かれる。何を予測するかでタスクを整理するのが急所。
- ａ（○）：回帰は連続値（数値）を、分類はカテゴリ（離散値）を予測するタスクで、いずれも正解ラベルを与えて学ぶ教師あり学習に分類される。正しい。
- ｂ（×）：あらかじめ決まった正解ラベルにデータを振り分けるのは分類（教師あり学習）の説明。クラスタリングは正解ラベルなしで、データの似ている度合いから自然にグループを作る教師なし学習である。誤り。
- ｃ（○）：強化学習は、試行錯誤しながら報酬が高くなる行動を学ぶ手法で、ゲーム・ロボット制御・自動運転などに用いられる。正しい。
- ｄ（×）：誤差の二乗の平均であるMSEは回帰モデルの評価指標であり、分類タスクの精度を評価する指標ではない。回帰の評価指標にはほかに、MSEの平方根であるRMSE、誤差の絶対値の平均であるMAEがある。誤り。
したがって ａ：正、ｂ：誤、ｃ：正、ｄ：誤。よって イ。
なぜこの論点を予想したか
過去19年の出題実績を論点別に集計すると、統計・データ分析〈第12章〉は延べ63回で19年すべてに出題があり（R07は2問）、テキストもAI・機械学習を「R02以降ほぼ毎年顔を出す伸びしろ論点」とする。実際、機械学習はR02第11問（教師あり／なし・深層学習）、R04第15問（クラスタリング・分類）、R06第24問（ハルシネーション）、R07第25問（回帰タスクの評価指標）と近年ほぼ毎年出題されている。R07第25問はMSE・RMSE・MAEの穴埋めに絞られており、教師あり／教師なしの切り分けはR04第15問以来4年出題がないため、学習区分と評価指標を組み合わせた出題が見込まれる。