Azure MLプラットフォーム計算
Azure Machine Learning で機械学習モデルの学習を行った結果、以下のパフォーマンスメトリクスが得られました。訓練データのMSE（平均二乗誤差）が0.08、テストデータのMSEが0.32の場合、オーバーフィッティングの指標として、テストMSEと訓練MSEの比率はおよそいくつになるでしょうか？
A.1.0倍
✗ 比率1.0倍は訓練とテストのMSEが同等であることを示し、オーバーフィッティングが発生していない状態を意味します。0.32÷0.08=4.0であるため、この値は誤りです。
B.2.5倍
✗ この値は不正確です。0.32÷0.08を正確に計算すると4.0であり、2.5倍にはなりません。
C.4.0倍← 正解
✓ 正解です。0.32÷0.08=4.0となり、テストMSEが訓練MSEの4.0倍あることから、著しいオーバーフィッティングが示唆されます。
D.8.0倍
✗ 8.0倍は計算結果ではありません。0.32÷0.08の正確な値は4.0であり、この選択肢は誤りです。
この問題のポイント
0.32÷0.08=4.0となり、テストMSEが訓練MSEの4.0倍あることから、著しいオーバーフィッティングが示唆されます。
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