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260問
問題
k-meansアルゴリズムの手順として、順番が正しいものはどれですか。
正解
C：データにランダムにクラスタラベルを割り当てて中心を計算し最も近いクラスタ中心のクラスタを新たなラベルとし所属データの中心を新たなクラスタ中心とする
解説
k-meansは、ランダム初期化から中心計算、最も近い中心への割り当て、新たな中心の計算、を収束まで繰り返します。
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。
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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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似たAPIをどこで見分けるか｜Python3データ分析試験
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