ケンテイラボ

⑧ scikit-learn

AI実装検定B級264

問題

分類問題と回帰分析の違いについて正しい記述はどれか

A回帰は未知のデータを予測できない
B分類は数値しか扱えない
C回帰は分類よりも計算が複雑である
D回帰は結果を数値で表すが分類は種類で分類する✓ 正解

正解

D回帰は結果を数値で表すが分類は種類で分類する

解説

回帰は結果を数値として出力し、分類はクラス(品種など)に分ける手法である。

分野解説:⑧ scikit-learn

機械学習ライブラリscikit-learnで、実際にモデルを作って学習・予測する分野です(36問収録)。k近傍法(KNeighborsClassifier)・決定木(DecisionTreeClassifier)・サポートベクターマシン(SVC)・線形回帰(LinearRegression)といった代表的アルゴリズムと、それぞれの考え方(多数決・Yes-No分岐・決定境界の最大化・数値予測)が頻出です。共通する手順(モデル準備→fitで学習→predictで予測)、train_test_splitによるデータ分割やシャッフルの目的、accuracy_scoreでの精度評価、max_depthやkernelなどのパラメータ、分類と回帰の違いも押さえましょう。

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AI実装検定B級について

AI実装の基礎を固める入門〜中級検定

主催AI実装検定実行委員会
出題形式選択式(試験形式・時間の詳細は公式サイトで要確認)
試験時間公式サイトで要確認
受験料受験料は改定されるため公式サイトで要確認
合格基準合格基準は変動しうるため公式サイトで要確認
難易度★★★☆☆
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