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223

問題

あるノードにクラス0が振り分けられる確率が0.6、クラス1が振り分けられる確率が0.4の場合、ジニ不純度の値はどれか。

A0.36
B0.50
C0.48✓ 正解
D0.24

正解

C0.48

解説

「1 - (0.6の2乗 + 0.4の2乗) = 1 - 0.52 = 0.48」と計算されます。

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。

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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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