DS検定 用語解説
反復とは
同一条件での実験を複数回繰り返すこと。偶然誤差の大きさを評価し、条件による違いが誤差より大きいかを判断する土台になる。フィッシャーの実験計画法の3原則の1つ。
まず押さえる結論
反復は、DS検定の「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-10-02。
試験概要（公式）試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
「第5章 データ準備・可視化技法とモデル化」の問題で、取り違えやすい組み合わせです。
- 標本誤差とサンプリングバイアスの混同。標本誤差は標本抽出に伴う偶然のばらつき、サンプリングバイアスは抽出方法の偏りによる系統的な誤差。
- 過学習を『精度が高いこと』と誤解する。訓練データに過剰適合し未知データへの汎化性能が下がる問題として理解する必要がある。
- Precision（適合率）とRecall（再現率）の取り違え。目的（見逃しを減らしたいか、誤検知を減らしたいか）によって重視する指標が変わる。
関連する確認問題
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / データ準備
同じ温度・同じ材料という条件で測定を複数回行い、結果に含まれる偶然誤差の大きさを評価した。実験計画法の原則としてどれか。
正解は「反復」である。反復は、同一条件での実験を複数回繰り返し、結果に含まれる偶然誤差の大きさを評価するための原則である。設問では温度と材料を同じに保ち、測定回数を増やしてばらつきを確認しているため反復に当たる。局所管理化は条件の近い単位をブロックへ分けて比較すること、無作為化は処置をランダムに割り当てること、交差検証はデータの分割を変えてモデルの性能を評価する方法である。何を複数回にしているのかが実験そのものなら反復、モデル評価のデータ分割なら交差検証と区別する。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / データ準備
肥料AとBを畑の区画へ割り当てる際、担当者の判断で場所を選ばず、乱数を使って各区画へ処置を割り当てた。実験計画法の原則としてどれか。
正解は「無作為化」である。無作為化は、実験の条件や処置を対象へランダムに割り当てる原則であり、取り上げていない要因の影響を特定の処置へ偏らせにくくして偶然誤差へ含める。設問では担当者が場所を選ばず、乱数で肥料AとBを各区画へ割り当てているため無作為化に当たる。反復は同一条件の実験を複数回繰り返すこと、局所管理化は条件の近い対象をブロックへ分けること、サンプリングバイアスは抽出方法の偏りによる系統的な誤差である。割り当て方法がランダムかどうかを判断軸にする。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / データ準備
施策AとBの効果を比較する前に、処置の割り付け方、同一条件での繰り返し、条件の近い単位への分割をあらかじめ設計する方法論はどれか。
正解は「実験計画法」である。実験計画法は、実験の目的に応じて処置の割り付け方や反復、条件の近い単位へ分ける局所管理化などを事前に設計する方法論である。設問ではデータ取得後の分析ではなく、比較可能な結果を得るための実験手順を先に決めている。特徴量エンジニアリングはモデルへ入力する特徴量を作る工程、交差検証はデータを分割してモデルの汎化性能を評価する方法、クラスター分析は似た対象をグループ化する分析である。処置をどう割り付け、どのように実験を繰り返すかを事前に決める点が判断軸になる。
同じ章で確認したい用語
他資格でも出題される用語
到達チェック
- 反復を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、反復に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）