DS検定 用語解説
決定係数とは
回帰モデルがデータの変動をどの程度説明できているかを表す指標。
まず押さえる結論
決定係数は、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。
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
×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 / モデル化・評価
分類モデルの精度評価で、実際に病気である人のうち正しく陽性と判定できた割合を表す指標として正しいものはどれか。
正解は「Recall（再現率）」である。Recallは、実際に陽性であるデータのうち、モデルが正しく陽性と判定できた割合を表す。病気の見逃しを減らしたい場面では、陽性者をどれだけ拾えたかが重要になる。Precisionは陽性と判定した中の正しさ、RMSEや決定係数は主に回帰評価で使う。 選択肢を切るときは、設問の条件を「混同行列」「Precision」「Recall」のどれに結び付けるかを先に固定する。「Precision（適合率）」、「RMSE」、「決定係数」は名称が近い、または同じ分野に見える場合があるが、対象・役割・前提が設問文とずれる。正解の「Recall（再現率）」は、問われている定義や状況に最も直接対応する点で選べる。
第5章 データ準備・可視化技法とモデル化 / モデル化・評価
分類モデルで、陰性を正しく陰性と判定できた割合を表す指標として正しいものはどれか。
正解は「特異度」である。特異度は、実際には陰性であるデータのうち、モデルが正しく陰性と判定できた割合を表す分類評価指標である。RMSE、MAPE、決定係数は主に回帰モデルの予測誤差や当てはまりを評価する指標であり、陰性判定の正しさを直接表すものではない。 選択肢を切るときは、設問の条件を「特異度」「RMSE」「MAPE」のどれに結び付けるかを先に固定する。「RMSE」、「MAPE」、「決定係数」は名称が近い、または同じ分野に見える場合があるが、対象・役割・前提が設問文とずれる。正解の「特異度」は、問われている定義や状況に最も直接対応する点で選べる。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 決定係数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、決定係数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