第1回Python3データ分析模擬試験【第34問】解説

第1回Python3データ分析模擬試験第34問

本問題では「scikit-learn」のうち「分類の基礎、分類モデル構築の流れ」について学びます。

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【解説動画】 第1回Python3データ分析模擬試験 第34問
※当解説動画シリーズはPythonエンジニア育成推進協会に認定された「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」の参考教材です。

問題

分類に関する次の記述のうち、誤っているものはどれか。

① 分類は、データのクラスを予測して分けるタスクであり、未知のデータを教師として利用して各データをクラスに振り分けるモデルを学習する教師あり学習の典型的なタスクである。

② 分類モデルを構築するには、まず手元のデータセットを学習データセットとテストデータセットに分割する。そして、学習データセットを用いて分類モデルを構築し、構築したモデルのテストデータセットに対する予測を評価し、汎化能力を評価する。

③ 学習とモデルの評価は、学習データセットとテストデータセットの分割を繰り返し、モデルの構築と評価を複数回行う方法で行うこともできる。この方法を交差検証という。

④ 学習データセットとテストデータセットの分割は、scikit-learnでは、model_selectionモジュールのtrain_test_split関数を用いて実行することができる。

⑤ scikit-learnのインターフェースでは、学習はfitメソッド、予測はpredictメソッドを用いて実行することができる。

解説

※ただいま公開に向けて準備中です。今しばらくお待ちください。