G検定（ジェネラリスト検定） 機械学習の概要 練習問題 第44問: RBFカーネル exp(−γ‖x−x′‖²) を使うサポートベクターマシン（SVM）のハイパーパラメータγ（gamma）に関する説明として、最も適切なものはどれ

正解: 3. γは1つの訓練データの影響が及ぶ範囲を決め、大きすぎると影響がごく近くにとどまって過学習しやすい

「γは1つの訓練データの影響が及ぶ範囲を決め、大きすぎると…過学習しやすい」が適切です。scikit-learnのユーザーガイド1.4.6.1節は、γは1つの訓練データがどの程度影響するかを決め、γが大きいほど影響を受けるには近くにいる必要があると説明しています。同じくscikit-learnの例「RBF SVM parameters」は、γが大きすぎると影響の及ぶ範囲がサポートベクトル自身のごく近くにとどまり、Cによる正則化でも過学習を防げないと述べています。「影響が遠くまで及ぶ」は向きが逆で、遠くまで及ぶのはγが小さいときです。「どのカーネルにも共通…釣り合いを決める」はCの説明とのすり替えです。「交差検証などで選ぶ必要はない」も誤りで、同節は、Cとγの選び方が性能を大きく左右するとして、格子探索で選ぶことを勧めています。

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