ケンテイラボ

⑧ scikit-learn

AI実装検定B級279

問題

決定木における「分類」という処理の本質的な目的は何か

Aデータの平均を計算すること
Bデータの絶対値を計算すること
CYes-Noの質問を繰り返してデータをクラスに分けること✓ 正解
Dデータをシャッフルすること

正解

CYes-Noの質問を繰り返してデータをクラスに分けること

解説

決定木はデータを特定の条件で分岐させて、最終的にクラスに分類する。

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。

この分野の問題をすべて見る →

本番形式で問題を解いてみよう

クイズモードで挑戦 →
← 第278280問 →

同じ分野の関連問題

278「分類」と「回帰」のどちらにも当てはまる記述はどれか280model = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=3) と...277サポートベクターマシンで線形分類を行うためのカーネル設定はどれか281predicted = knn.predict(x_test) というコードの意味はどれか

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★★★☆☆
試験詳細を見る →

AI実装検定B級の関連記事

AI実装検定B級の勉強法・合格のコツ【完全ガイド】

AI実装検定B級に合格するための勉強法を徹底解説。AI基礎・数学(微分/ベクトル/行列/確率)・Python・NumPy・pandas・可視化・scikit-learnの8分野の出題傾向、288問の分野別内訳、3パターンの学習スケジュール、つまずきやすいポイント、ケンテイラボでの演習方法までまとめました。

AI実装検定B級の難易度・出題傾向は?勉強時間の目安を徹底分析

AI実装検定B級の難易度・出題傾向・勉強時間の目安を徹底解説。AI基礎・数学・Python・NumPy・pandas・可視化・scikit-learnの8分野の傾向、難易度を構成する要素、受験者層、得点を伸ばす5つのコツ、つまずきやすいポイント、他のAI・データ系資格との比較までまとめました。

AI実装検定B級 AI・機械学習の用語&関数早見表チートシート

AI実装検定B級で頻出のAI用語・数学の公式・Python/NumPy/pandas/scikit-learnの関数を一気に整理。ニューラルネットワークの用語、微分公式やノルム、似た関数の区別、機械学習アルゴリズムの考え方まで、直前チェックに使える早見表をコンパクトにまとめました。

← 問題一覧へ戻る