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220問
問題
サポートベクタマシンを使用する前に、特徴量の正規化を行うことが推奨される理由はどれか。
正解
D：極端に絶対値の大きな特徴量に結果が影響されやすいため
解説
サポートベクタマシンは極端に絶対値の大きな特徴量に分類結果が影響を受けやすい傾向があるためです。
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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