HOMELv014 ターゲット変数が数値である回帰問題において、予測値と実測値の差(残差)をプロットする「残差プロット」の理想的な状態はどれか。 2026年3月3日 ランダムな散らばりは、モデルがデータの構造を正しく捉えていることを示します。 Amazon Redshiftにおいて、頻繁に結合(JOIN)される2つの大きなテーブルのクエリを高速化するために設定すべきものはどれか。 Amazon SageMakerのLinear Learnerで、モデルのサイズを小さくするために、不要な特徴量の重みを0にする(スパースにする)正則化手法はどれか。