MinMaxScaler
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
Z = MinMaxScaler().fit_transform(np.array([[1.0], [3.0], [5.0]]))
print(Z.ravel().tolist())- A
[-1.0, 0.0, 1.0] - B
[0.2, 0.6, 1.0] - C
[0.0, 0.5, 1.0] - D
[1.0, 3.0, 5.0]
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正解：C
MinMaxScaler は最小値を 0、最大値を 1 にそろえる。外れ値の影響を受けやすい。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler` | — |
| 3 | `Z = MinMaxScaler().fit_transform(np.array([[1…` | Z = [[0.0], [0.5], [1.0]] |
| 4 | `print(Z.ravel().tolist())` | Z = [[0.0], [0.5], [1.0]] |
| 結果 | 実際の出力 | [0.0, 0.5, 1.0] |
- A
誤り。標準化（平均 0）の結果に近い値。
- B
誤り。最小値が 0 にならない。
- C
正しい。最小値が 0、最大値が 1 になるように線形に変換する。
- D
誤り。変換される。
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