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Lv007

「Lv007」の記事一覧

機械学習で不均衡データを扱うためのSMOTEアルゴリズムを提供するライブラリはどれか。

imbalanced-learnはSMOTEなどのオーバーサンプリング手法を含む不均衡データ対策専用のライブラリである。

2026年3月12日

ベイズ最適化を用いてハイパーパラメータを探索するメリットはどれか。

ベイズ最適化は獲得関数を用いて次に探索すべき有望なポイントを確率的に推定し効率化する。

2026年3月12日

時系列データの定常性を確認するために行われる一般的な統計的検定はどれか。

ADF検定はデータが単位根を持ち非定常であるかを確認するために用いられる代表的な検定である。

2026年3月12日

勾配降下法においてパラメータを更新する際の歩幅を調整する変数はどれか。

学習率は勾配の方向にどれだけパラメータを動かすかを決定する重要なハイパーパラメータである。

2026年3月12日

テキスト分析において「running」や「ran」を「run」という基本形に戻す処理はどれか。

レンマ化（Lemmatization）は単語の辞書的な基本形（原型）に変換する前処理である。

2026年3月12日

過去の自身の値を用いて現在の値を予測する回帰モデルを何と呼ぶか。

自己回帰モデルは時点tの値を過去の時点t-kの値の線形結合で表現するモデルである。

2026年3月12日

不均衡なデータセットにおいて少ない方のクラスを増やして均衡させる手法はどれか。

オーバーサンプリングは少数派クラスのデータを複製または生成して学習バランスを整える。

2026年3月12日

日付データから「曜日」や「休日フラグ」を作成する作業はどの工程に含まれるか。

特徴量抽出は既存のデータからモデルの予測に役立つ新しい変数を生成するプロセスである。

2026年3月12日

時系列データにおいて周期的に繰り返されるパターンを何と呼ぶか。

季節性は1年や1週間といった一定周期で発生する値の変動パターンを指す。

2026年3月12日

グリッドサーチと比べて探索時間を短縮しやすいハイパーパラメータ最適化手法はどれか。

ランダムサーチは設定範囲から無作為に値を試行するため効率的に良いパラメータを発見できる。

2026年3月12日