⑧ scikit-learn
AI実装検定B級 第284問
問題
機械学習において、モデルが学習をきちんと行ったかを確認するために必要なものはどれか
正解
D：検証用のデータセット
解説
学習の妥当性を確認するために、学習に使わなかった検証用データセットが必要となる。
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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