ベースラインとの比較
新しい予測モデルを作ったとき、その性能を評価するために、最初に用意しておくべきものとして、最も適切なものを1つ選べ。
- A
平均値で予測するなどの単純な基準（ベースライン）と、その性能
- B
モデルの層の数をできるだけ増やした、最も複雑なモデル
- C
評価に使うデータを、訓練に使ったデータと同じものにすること
- D
比較するものは不要で、精度の数値だけを見ればよい
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正解：A
ベースライン（平均や直前の値で予測するなど）と比べて、モデルがどれだけ改善したかを評価する。
- A
正しい。単純な方法より良くなければ、複雑なモデルの価値が説明できない。
- B
誤り。比べる基準にならない。
- C
誤り。汎化性能を確認できない。
- D
誤り。数値の良し悪しが判断できない。
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