Python 模擬試験

Pythonデータ分析実践 模擬試験 第4回 問16・4章 数値データの扱い（スケーリング）

L2 正規化

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。

from sklearn.preprocessing import normalize
print(normalize([[3, 4]]).tolist())
  1. A

    [[0.0, 1.0]]

  2. B

    [[3.0, 4.0]]

  3. C

    [[0.6, 0.8]]

  4. D

    [[0.43, 0.57]]

正解と解説を見る

正解：C

sklearn.preprocessing.normalize は、行（サンプル）ごとにノルムが 1 になるように変換する。列ごとにそろえる StandardScaler や MinMaxScaler とは別の処理。

順実行する行実行後の変数
1`from sklearn.preprocessing import normalize`—
2`print(normalize([[3, 4]]).tolist())`—
結果実際の出力[[0.6, 0.8]]

学習のポイント：テキストの特徴ベクトルの長さをそろえるときなどに使う。

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