MaxAbsScaler
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 MaxAbsScaler
print(MaxAbsScaler().fit_transform(np.array([[-2.0], [1.0]])).ravel().tolist())- A
[0.0, 1.0] - B
[-2.0, 1.0] - C
[-1.0, 0.5] - D
[-1.0, 1.0]
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正解：C
MaxAbsScaler は、絶対値の最大が 1 になるように割る。0 を保つので、疎なデータ（ほとんどが 0 の行列）に向く。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.preprocessing import MaxAbsScaler` | — |
| 3 | `print(MaxAbsScaler().fit_transform(np.array([…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [-1.0, 0.5] |
- A
誤り。Min-Max 正規化の結果。
- B
誤り。変換される。
- C
正しい。絶対値の最大値（2）で割る。0 を中心とした値の符号が保たれる。
- D
誤り。1 は 2 で割って 0.5。
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