1.2標準
データが少なく、モデルの性能を安定して比較したい。
同一利用者の記録が複数ある。
方法として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
交差検証ではグループ・時系列の独立性を守り、foldごとの平均・ばらつきを報告する。最終テストはモデル選択から隔離する。
詳細解説
誤り交差検証結果を最終テスト結果として何度も調整する
テストが汚染される。
正しいグループや時系列を考慮して分割し、同一利用者や未来の行が別のfoldへ漏れないようにする
独立性を保てる。
誤り同じ利用者の行をランダムに各foldへ分ける
個人情報のパターンが漏れる。
正しい各foldの性能の平均とばらつきを報告し、最終テストを別に残す
評価の不確実性を示せる。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01 Domain 1.2の交差検証、グループ分割、時系列評価を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
データの関係性を保った分割で、評価結果のばらつきを説明できる。
理解のポイント
- 交差検証
- グループ分割
- ばらつき
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
交差検証
データを複数の学習・検証組に分けて性能を繰り返し測る方法。
グループ分割
同一主体のデータを一つの分割へまとめる方法。
問題IDAWS-AIF-433
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
誤り・権利侵害を報告