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257問
問題
GridSearchCVによる学習実行後、推定された最適なハイパーパラメータを確認するための属性はどれですか。
正解
B：best_params_
解説
推定された最適なハイパーパラメータは属性best_params_で確認できます。
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。
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。