⑥ 分類・クラスタリングとモデル評価
データサイエンス数学ストラテジスト［中級］ 第581問
問題
主成分分析において、もとのデータ間の差異をできるだけ表現するために、第1主成分として選ばれる軸はどのような性質を持つか。
正解
C：データの散らばり度合いを示す分散が最大となる軸
解説
データ間の差異をできるだけ表現するため、分散が最大となる軸を選んで次元を削減する。
分野解説：⑥ 分類・クラスタリングとモデル評価
同じく学習分野2の側で、識別と評価の手法に寄った分野。パーセプトロンの出力計算と線形識別、ユークリッド距離・マンハッタン距離・コサイン類似度、k-means法とデンドログラムによる階層的クラスタリング、k近傍法、過学習と未学習、交差検証、正則化、主成分分析などの次元削減、TF-IDFと形態素解析、勾配消失問題までが並ぶ。収録80問には座標2点の距離を数値で求めさせる設問が多く、直線距離か縦横の移動距離かで答えが変わる。不偏分散はn-1で割る点、k近傍法はkの値で多数決の結果が変わる点も計算問題として出ている。
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データサイエンス数学ストラテジスト［中級］について
算数から機械学習・ビジネス数学までを五肢択一30問で測る、日本数学検定協会のIBT資格
| 主催 | 公益財団法人 日本数学検定協会（1999年7月設立、東京都台東区上野。実用数学技能検定＝数検の実施団体）。国家資格ではなく同協会が独自に認定する民間資格で、定款上は「ビジネスにおける数学の検定及び研修等の実施」に位置づく事業として2021年9月に新設された。申込と受験のシステムは株式会社CBT-Solutionsが管理運営する「CBTS 資格・検定IBT」が担う。 |
|---|---|
| 出題形式 | 五肢択一のIBT形式（インターネットに接続した環境でオンライン上で解答する方式）。中級は30問で30点満点＝1問1点。科目に分かれておらず、階級ごとに1回の試験で完結する。出題は公式の4つの学習分野からで、中級の配分の目安は学習分野1（計算能力と数学的理論）が50%、学習分野2（機械学習・深層学習）・学習分野3（アルゴリズム）・学習分野4（ビジネス数学）が各16.7%。上級は40問で、分野2が25%と配分が変わる。 |
| 試験時間 | 90分。科目別の区切りはなく、30問を通しで解く。上級は40問120分。 |
| 受験料 | 中級7,000円（10%消費税込。上級は9,000円）。一般・学生といった個人の区分別料金はない。高等学校や大学などの学校教育機関で3人以上まとめて申し込む団体受験なら、1人につき500円引きになる。支払いはクレジットカード・コンビニ・Pay-easyから選べ、決済完了後のキャンセルと返金はできない。 |
| 合格基準 | 中級は60%以上、すなわち30点中18点以上（30問中18問正解）で合格。上級は70%以上（40点中28点）。学習分野ごとの足切り（分野別最低点）は公式の受験案内に記載がなく、総合得点で判定される。ただし合格基準に達したうえで、「データサイエンス（DS）数学基礎力」と「データサイエンス（DS）数学コンサルティング力」の得点バランスに応じて☆☆☆・☆☆・☆の3種類のオープンバッジに分かれる（合格の証明としての差はない）。 |
| 難易度 | ★★★☆☆ |
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