はじめに

G検定では、AI・機械学習の基本概念を正確に理解しているかが問われる。
特に「モデル評価の方法」は頻出かつ得点源になりやすい重要テーマだ。

この記事では、過去に出題された問題をもとに、モデル評価手法の1つである「ホールド・アウト法」について解説していく。
どのような意図で問われ、他の選択肢と何が違うのかを丁寧に見ていこう。

Contents

G検定の過去問：モデル評価の基本

まずは、実際に出題された問題を確認してみよう。

機械学習におけるデータのテスト方法の1種であり、訓練データを「学習用」と「評価用」に分割して、学習済みモデルの精度を測定する方法として、最も適切な選択肢を選べ。

正解は「4. ホールド・アウト」

ホールド・アウト法とは、学習用データとテスト用データに最初から分割しておき、テスト用データを使ってモデルの性能を評価する方法である。
単純でわかりやすい反面、データ量が少ないと評価が不安定になるというデメリットもある。

全データ → [ 学習データ：70% ] + [ テストデータ：30% ]

学習データでモデルを訓練し、テストデータで精度を測る。この流れがホールド・アウト法の基本的な考え方だ。

G検定では、「正解を選ぶ力」だけでなく「誤答を切り捨てる力」も問われる。
各選択肢がどのような意味を持ち、なぜ不適切かを明確にしておこう。

選択肢	概要	なぜ不正解か
ランダムサンプリング	データから無作為にサンプルを抽出する方法。	評価手法ではなく、データ分割や抽出の手法。
k平均法（k-means）	クラスタリング（分類）の手法の一種。	モデル評価ではなく、教師なし学習の一手法。
バギング	複数のモデルを学習させて予測結果を平均化するアンサンブル学習の技法。	性能向上の技術であり、モデル評価手法ではない。
GPU等の計算能力が向上したため	ハードウェアの進化を指す文。	モデル評価手法とは無関係。選択肢として成立していない。

ホールド・アウト法以外にも、代表的な評価手法はいくつか存在する。

データを複数に分割して、学習と評価を繰り返す手法。特に「k分割交差検証（k-fold CV）」が有名。
ホールド・アウトよりも精度が安定しやすいが、計算量が増えるという側面がある。

1つのデータをテストに使い、残りをすべて学習に使う方法。データ数が少ないときに有効だが、繰り返し回数が多くなるため、時間がかかる。

ホールド・アウト法は以下のような場面でよく使われる。

実務では、まずホールド・アウト法で簡易評価を行い、有望なモデルに対して交差検証をかけて精度を詰めていくという流れが一般的だ。

G検定では、「ホールド・アウト法」のような基本的かつ実践的な知識が問われる。
今回の問題では、他の選択肢としっかり区別することがポイントとなった。

✅ モデル評価の基本 → データを学習用と評価用に分けて使う「ホールド・アウト法」
✅ 他の選択肢 → モデル評価とは無関係、もしくは別の用途の技術
✅ 実務応用 → 初期段階のモデル精度確認や軽量な検証に便利

G検定対策としてだけでなく、実務力アップのためにも、こうした評価手法をしっかり理解しておきたい。