期末テストについて

機械学習／機械学習Ⅱ の期末テストの形式・範囲・評価方針をまとめた、学生向け案内ページです。

※ 下記内容は現在調整中です。一部変更となる可能性があります（2026/07/10 更新）。

試験の概要

• 日時：2026 年 7 月 27 日（月）5 講時
• 場所：各教室で対面実施
• 形式：マークシート方式 選択式（予定）
• 持ち込み：不可（机上には筆記用具と学生証のみ）
• 範囲：第 1 〜 12 回
• 配点：100 点満点
• 時間：60 〜 90 分

出題範囲について

授業で解説した内容 を中心に出題します。授業中に扱った演習や課題の内容も出題範囲になります。各自で取ることを推奨していた授業メモが参考になるはずです。

大問の構成

期末テストは 4 つの大問で構成する予定です。

大問	形式	配点
1	用語・概念	20
2	コード関連（読解・出力予測・穴埋め）	30
3	解釈・判断（図表解釈・手法選択 ＋ 理由）	30
4	総合的な振り返り	20

各大問の傾向は以下のとおりです。

大問 1：用語・概念

講義で扱った用語や手法の特徴を確認する問題です。

例題

訓練データに過度に適合し、未知のデータで性能が落ちる状態を何と呼ぶか。

① アンダーフィッティング　② 過学習　③ データリーク ④ バイアス　⑤ ノイズ　⑥ 正則化

正解

②

大問 2：コード関連

短い Python コードを読んで挙動や出力を答える問題と、典型的な機械学習コードの一部を語群から選んで埋める問題です。

例題

X が 1000 件のデータであるとき、次のコードを実行すると X_test のサンプル数は何件になるか。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42)

① 100　② 200　③ 500　④ 700　⑤ 800　⑥ 1000

正解

②（1000 × 0.2 = 200）

大問 3：解釈・判断

評価指標の数値や図を読み取って「そこから何が言えるか」を答える問題と、具体的な場面を提示して「適切な手法とその理由」を答える問題です。

例題

あるモデルをテストデータ 100 件に適用し、次の混同行列を得た（Positive = 陽性、Negative = 陰性）。

	予測：Positive	予測：Negative
実際：Positive	40	10
実際：Negative	5	45

正解率（Accuracy） はいくつか。

① 0.40　② 0.45　③ 0.50　④ 0.80　⑤ 0.85　⑥ 0.90

正解

⑤（(40 + 45) ÷ 100 = 0.85）

大問 4：総合的な振り返り

講義全体やレポート課題への取り組みを振り返る、総合的な問題です。授業や課題で実際に手を動かした経験がある人ほど答えやすい内容を予定しています。

当日の持ち物

• 学生証
• 筆記用具（鉛筆またはシャープペンシル・消しゴム）

電卓・参考資料・スマートフォン・スマートウォッチは 机の上に出せません。