1.2標準
顧客属性に欠損値が多い。
欠損を一律にゼロへ置換する前に、意味と影響を確認する。
データ品質対応として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
欠損値は発生原因と意味を確認し、補完・除外・フラグ化を比較して、訓練から本番まで一貫した処理を適用する。
詳細解説
正しい欠損が発生する理由と、欠損自体が意味を持つか確認する
未入力、計測失敗、対象外など理由によって処理が変わる。
未入力、計測失敗、対象外など理由によって処理が変わる。
問題の要件では、欠損が発生する理由と、欠損自体が意味を持つか確認するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
正しい補完・除外・欠損フラグなどを候補にし、検証データでも一貫して適用する
処理方法の性能とバイアスを比較できる。
処理方法の性能とバイアスを比較できる。
問題の要件では、補完・除外・欠損フラグなどを候補にし、検証データでも一貫して適用するが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り全ての欠損を意味を確認せずゼロにする
ゼロが本来の値でなければ分布を歪める。
ゼロが本来の値でなければ分布を歪める。
問題の要件では、全ての欠損を意味を確認せずゼロにするが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
誤り本番だけ別の欠損処理を使う
訓練と推論の意味がずれ、性能が不安定になる。
訓練と推論の意味がずれ、性能が不安定になる。
問題の要件では、本番だけ別の欠損処理を使うが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。
実際に確かめる
一時的な検証環境で実行できる例です。
AWS公式AIF-C01ガイドDomain 1.2のデータ品質、欠損値、前処理を確認する。期待される結果
欠損値を意味に応じて処理し、訓練・推論の一貫性を保つ理由を説明できる。理解のポイント
- 欠損原因
- 補完
- 一貫性
確認時の注意
- 確認環境: AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
- AWS公式ドキュメントで、対象サービスが提供する機能と前提条件を確認する。
- モデル、データ、アプリケーション、利用者の責任分界を混同しない。
基礎のおさらい
欠損値
記録されていない、取得できない、対象外などの理由で値がない状態。
欠損フラグ
値を補完したか、欠損だったかを別の特徴量として示す変数。
問題IDAWS-AIF-133
確認環境AWS公式AIF-C01試験ガイドとAWS公式ドキュメントの確認
最終技術確認2026-08-20
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