HOME
Lv017

「Lv017」の記事一覧

不均衡データにおける分類モデルの評価で、正解（Positive）をどれだけ見逃さなかったかを示す指標はどれか。

Recall（再現率）は、実際のPositiveサンプルのうち、正しく予測できた割合です。

2026年3月21日

ニューラルネットワークのパラメータ更新において、勾配の二乗移動平均を用いて学習率を自動調整する手法はどれか。

RMSpropやAdamなどの適応的学習率アルゴリズムは、収束効率を大幅に向上させます。

2026年3月21日

CASテーブル内の指定した列の欠損値の数やユニークな値の数を集計するアクションはどれか。

cardinalityアクションセットのsummarizeは、データクレンジング前の現状把握に有用です。

2026年3月21日

カテゴリ変数の水準数が非常に多い場合（例：郵便番号）、モデルの安定性を保つために推奨される処理はどれか。

低頻度の水準を統合することで、モデルの過学習を防ぎ計算効率を高めます。

2026年3月21日

Model Studioにおいて、手動で設定した複数のノードの組み合わせを再利用可能な部品として保存したものを何と呼ぶか。

パイプラインテンプレートは、成功した分析フローを組織内で標準化するために活用されます。

2026年3月21日

k-Meansにおいて「エルボー法（Elbow Method）」が使われる目的はどれか。

クラスタ数に対する誤差の減少率が鈍化する点を「肘」として、最適なkを選択します。

2026年3月21日

ある一つのデータポイントについて、各特徴量が予測値の平均からの乖離にどれだけ寄与したかを算出する手法はどれか。

SHAPはシャプレイ値に基づき、加法的な特徴量の寄与を算出します。

2026年3月21日

ROC曲線において、(偽陽性率, 真陽性率) = (0, 1) の点はどのようなモデルを意味するか。

(0, 1)の地点は「誤分類がなく、すべての正解を言い当てた」完璧な状態を指します。

2026年3月21日

Lasso回帰とRidge回帰の大きな違いとして適切なものはどれか。

Lasso（L1正則化）は一部の係数を完全にゼロにするため、特徴量選択の効果があります。

2026年3月21日

ニューラルネットワークにおいて、特定の層の出力を次の層に渡す前に平均0、分散1に調整する技術はどれか。

Batch Normalizationは学習の安定化と高速化に大きく寄与します。

2026年3月21日