⑧ scikit-learn
AI実装検定B級 第266問
問題
k近傍法においてkの値が非常に大きい場合の特徴として適切なものはどれか
Aノイズに極端に弱くなる
B精度が下がる傾向にある✓ 正解
C学習時間が長くなる
D計算ができなくなる
正解
B：精度が下がる傾向にある
解説
kが大きすぎると、分類の境界が曖昧になり全体の精度が下がる可能性がある。
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 | 選択問題（四肢択一）30題 |
| 試験時間 | 40分 |
| 受験料 | 9,900円（税込）※学割5,500円 |
| 合格基準 | 70%以上 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
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