⑥ scikit-learn(前処理・分類・回帰)

Python3エンジニア認定データ分析試験206

問題

scikit-learnのOneHotEncoderクラスと比較して、DataFrameをそのまま変換できるため使い勝手が良いとされるpandasの関数はどれか。

Apd.one_hot()
Bpd.get_dummies()✓ 正解
Cpd.factorize()
Dpd.categorical()

正解

Bpd.get_dummies()

解説

pandasを用いる場合はget_dummies関数の方が使い勝手と見通しが良いです。

分野解説:⑥ scikit-learn(前処理・分類・回帰)

scikit-learnの前半。前処理として欠損値の補完、カテゴリ変数のエンコーディング、特徴量の正規化・標準化、学習データとテストデータの分割を扱う。分類では決定木(不純度と情報利得)、サポートベクタマシン(マージン最大化、カーネル)、ランダムフォレスト、回帰では線形回帰と重回帰。fit・predict・transformという共通APIの型を押さえるのが要点。公式の出題範囲では4-4 scikit-learnが⑦と合わせて8問・20%で節単位の最大。つまずきどころは、学習データにだけfitしテストデータはtransformする順序と、崩したときに起きるデータリーク。

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205207問 →

Python3エンジニア認定データ分析試験について

Pythonでのデータ分析力を証明する協会公式のCBT試験

主催一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会
出題形式選択式40問(すべて選択問題)
試験時間60分
受験料11,000円(税込)/学割5,500円(税込)
合格基準正答率70%(40問中28問相当)
難易度★★★☆☆ 範囲は主教材1冊分だが、数式の読解とライブラリAPIの定着が分かれ目
試験詳細を見る →
← 問題一覧へ戻る