2024年版、GCP資格 PDE試験の「サポートベクターマシンを用いた二値分類問題の解決策」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
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GCP PDE問題文
「チームで、二つのカテゴリに分類する問題（二値分類）に取り組んでいます。機械学習の手法の一つであるサポートベクターマシン（SVM）を使い、評価指標の一つである曲線下面積（AUC）が0.87という結果が出ました。このモデルの性能をどのように向上させれば良いでしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「あなたのチームは二値分類問題に取り組んでおり、サポートベクターマシン（SVM）分類器を標準設定で学習させた結果、検証セットにおける曲線下面積（AUC）が0.87と評価されました。このモデルの性能をさらに向上させるためには、ハイパーパラメータの調整、深層ニューラルネットワークの使用、実世界でのAUC測定、モデルの予測値のスケールアップなどのアプローチが考えられます。どの手法が最も効果的でしょうか？」
問題の解説
- AUCやROCは、分類問題の評価に使用される重要な指標です。
- モデルのAUCが低い場合、偽陽性や偽陰性が多いことが原因であり、モデルのパラメータ調整が必要です。
- ハイパーパラメータのチューニングを行うことで、モデルの性能を向上させることが期待されます。
解決手順の説明
- SVM分類器のハイパーパラメータを調整し、モデルの性能を最適化します。
- 深層ニューラルネットワークを試験的に使用し、その性能をSVMと比較します。
- 実世界でのデータを使用してAUCを測定し、モデルの実用性を確認します。
各用語の説明
- サポートベクターマシン (SVM): 教師あり学習の一種で、分類や回帰問題に使用される機械学習の手法。
- 二値分類: 二つのカテゴリに分類する問題。
- AUC (Area Under the Curve): 受信者操作特性（ROC）曲線の下の面積で、分類器の性能を測る指標。
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