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 第208問
問題
scikit-learnで分散正規化を行うために使用するクラスはどれか。
正解
B：StandardScaler
解説
preprocessingモジュールのStandardScalerクラスを使用して分散正規化を実行します。
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 →同じ分野の関連問題
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 |
Python3エンジニア認定データ分析試験の関連記事
主教材1冊が試験範囲、Python3データ分析試験の優先順位
数学の基礎は6問ぶん、と割り切れるのは章別の出題数が公式に公表されているからです。NumPyとpandasの頭の切り替え、scikit-learnをfit・transform・predictの型で束ねる覚え方、CBT当日の注意まで。
出発点で壁が変わるPython3エンジニア認定データ分析試験
合格率が公表されていない試験の難度は、何を手がかりに見積もればよいのか。基礎試験との差分、実務でデータ分析をしている人ほど落とす問題、40問中28問という下限と60分の時間配分から考えます。
似たAPIをどこで見分けるか｜Python3データ分析試験
コードを書かせない試験だからこそ、選択肢には引数や戻り値だけが違う紛らわしい形が並びます。NumPyは形か参照か、pandasはラベルか位置か、Matplotlibはpltの関数かAxesのメソッドかで切り分けます。