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210問
問題
特徴量の最小値が0、最大値が1をとるように正規化する処理はどれか。
正解
A：最小最大正規化
解説
最小値が0、最大値が1をとるように特徴量を正規化する処理は最小最大正規化です。
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。
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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 |
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