Pythonデータ分析実践模擬試験第6回問16・4章数値データの扱い（スケーリング）

範囲を指定した正規化

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。

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
print(MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)).fit_transform(np.array([[0.0], [5.0], [10.0]])).ravel().tolist())

A
[0.0, 0.5, 1.0]
B
[0.0, 5.0, 10.0]
C
[-1.0, 0.0, 1.0]
D
[-1.0, 1.0, 3.0]

正解と解説を見る

正解：C

MinMaxScaler(feature_range=(最小, 最大)) で、変換後の範囲を指定できる。ニューラルネットワークで、−1〜1 の入力が好まれる場合に使う。

順	実行する行	実行後の変数
1	`import numpy as np`	—
2	`from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler`	—
3	`print(MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)).fit…`	—
結果	実際の出力	[-1.0, 0.0, 1.0]

A
誤り。既定の範囲（0〜1）の結果。
B
誤り。変換される。
C
正しい。最小値が −1、最大値が 1 になるように変換する。
D
誤り。最大値が 1 になる。

学習のポイント：外れ値に弱い。

この問題を演習で解く →

問題一覧へ

このサイトの問題は、各試験の公式に示された出題範囲に沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の公式サービスではありません。