Python 模擬試験

Pythonデータ分析 模擬試験 第3回 問34・4章4節 scikit-learn（回帰）

多項式特徴量

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 PolynomialFeatures
print(PolynomialFeatures(degree=2).fit_transform(np.array([[2.0]])).tolist())
  1. A

    [[2.0, 4.0]]

  2. B

    [[1.0, 4.0]]

  3. C

    [[1.0, 2.0, 3.0]]

  4. D

    [[1.0, 2.0, 4.0]]

正解と解説を見る

正解：D

PolynomialFeatures(degree=n) は、特徴量の累乗や組み合わせを加える。線形回帰と組み合わせて、曲線を当てはめられる。

順実行する行実行後の変数
1`import numpy as np`—
2`from sklearn.preprocessing import PolynomialF…`—
3`print(PolynomialFeatures(degree=2).fit_transf…`—
結果実際の出力[[1.0, 2.0, 4.0]]

学習のポイント：次数を上げすぎると過学習する。

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