⑦ scikit-learn（次元削減・評価・最適化・クラスタリング）
Python3エンジニア認定データ分析試験 第233問
問題
次元削減を説明した文として、最も適切なものはどれですか。
正解
D：元の次元からそれほど情報を落とすことなく数個〜数十個の新しい特徴量を抽出するタスク
解説
次元削減とはデータが持っている情報をなるべく損ねることなく次元を削減してデータを圧縮するタスクです。
分野解説：⑦ scikit-learn（次元削減・評価・最適化・クラスタリング）
scikit-learnの後半。主成分分析による次元削減と寄与率、モデル評価としての混同行列、適合率・再現率・F値・正解率、ROC曲線とAUCの読み方、交差検証とハイパーパラメータ探索（グリッドサーチ）を扱う。教師なし学習ではk-means（クラスタ数の決め方、エルボー法）と階層的クラスタリング（デンドログラム）。公式の出題範囲では⑥と合わせて8問・20%。つまずきどころは、適合率と再現率がそれぞれ何を見ている指標かの取り違えと、不均衡データで正解率だけを見ると評価を誤ること。混同行列の4区分から各指標を自力で導けるようにしておきたい。
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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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