1.
分析評価で「ヒストリカルバイアス」を検出する最適な方法として最も適切なものは次のうちどれですか？
2.
「過学習（オーバーフィッティング）」を防ぐために、次のうちどの方法が適切ですか？
3.
クロスバリデーションの目的は次のうちどれですか？
4.
「ハイパーパラメータのチューニング」において「ランダムサーチ」の利点は次のうちどれですか？
5.
モデル評価において「リコール（再現率）」が低い場合に考えられる影響として最も適切なものは次のうちどれですか？
6.
分析評価において、「リコール（再現率）」が高いことが重要とされる場面は次のうちどれですか？
7.
モデル評価において、「混同行列」が提供する情報は次のうちどれですか？
8.
データ分析の評価指標として「R²（決定係数）」が示すものは次のうちどれですか？
9.
データの不均衡に対処するための「アンダーサンプリング」の主なデメリットは次のうちどれですか？
10.
分析評価における「ヒストリカルバイアス」を排除するために有効な手法は次のうちどれですか？
11.
モデルのチューニングにおいて、ハイパーパラメータとは何を指しますか？
12.
分析評価で使用される「A/Bテスト」の主な目的は次のうちどれですか？
13.
精度と再現率を評価する際、精度とはどのような指標を示していますか？
14.
分析評価において、モデルの「過適合（オーバーフィッティング）」を軽減するために効果的な手法は次のうちどれですか？
16.
モデル評価において「損失関数」の役割は次のうちどれですか？
17.
「モデルのバイアス-バリアンストレードオフ」が示す課題は次のうちどれですか？
18.
「リッジ回帰」がL2正則化を使用する主な理由は次のうちどれですか？
19.
データ分析プロジェクトで「ベイズ最適化」を使用する主な理由として最も適切なものは次のうちどれですか？
20.
分析評価において「A/Bテスト」を実施する際、最も重要な前提条件は次のうちどれですか？
21.
分析評価のプロセスで「AUC（ROC曲線下の面積）」を使用する理由は次のうちどれですか？
22.
ハイパーパラメータチューニングにおいて、「グリッドサーチ」が適用される主な目的は何ですか？
23.
分析評価において、適合率（precision）を向上させるためには、次のどの要素に焦点を当てるべきですか？
24.
分析評価における「F1スコア」とは何を表していますか？
25.
分析評価における「ベイズ最適化」の利点として最も適切なものは次のうちどれですか？
26.
分析結果の評価において最も重要な要素は次のうちどれですか？
