重回帰の係数
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.linear_model import LinearRegression
X = np.array([[1, 0], [0, 1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 2, 3, 4])
print(np.round(LinearRegression().fit(X, y).coef_, 3).tolist())- A
[1.0, 2.0] - B
[2.0, 1.0] - C
[1.0, 1.0] - D
[0.0, 0.0]
正解と解説を見る
正解：A
重回帰の coef_ は、特徴量ごとの係数。特徴量のスケールをそろえると、係数の大きさを比べられる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import numpy as np` | — |
| 2 | `from sklearn.linear_model import LinearRegres…` | — |
| 3 | `X = np.array([[1, 0], [0, 1], [1, 1], [2, 1]])` | X = [[1, 0], [0, 1], [1, 1], [2, 1]] |
| 4 | `y = np.array([1, 2, 3, 4])` | y = [1, 2, 3, 4] |
| 5 | `print(np.round(LinearRegression().fit(X, y).c…` | X = [[1, 0], [0, 1], [1, 1], [2, 1]], y = [1, 2, 3, 4] |
| 結果 | 実際の出力 | [1.0, 2.0] |
- A
正しい。y ＝ x₁ ＋ 2x₂ を学習するので、係数は 1 と 2。
- B
誤り。係数の順序が逆。
- C
誤り。2 番目の係数は 2。
- D
誤り。関係を学習している。
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。