ロバストスケーリング
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
print(RobustScaler().fit_transform(np.array([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0], [100.0]])).ravel().tolist())- A
[0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0] - B
[-0.5, -0.25, 0.0, 0.25, 48.5] - C
[-1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 1.0] - D
[-1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 48.5]
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正解：D
RobustScaler は、中央値と四分位範囲でスケーリングするので、外れ値の影響を受けにくい。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.preprocessing import RobustScaler` | — |
| 3 | `print(RobustScaler().fit_transform(np.array([…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [-1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 48.5] |
- A
誤り。Min-Max 正規化とは異なる。
- B
誤り。計算が合わない。
- C
誤り。外れ値は大きな値のまま。
- D
正しい。中央値（3）を引き、四分位範囲（4−2＝2）で割る。外れ値に影響されにくい。
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