1.3標準
少数クラスを含む分類データを訓練・検証へ分ける。
各分割のクラス比が極端に変わらないようにする。
分割方法として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
層化分割はクラス比を保つが、時系列・グループ重複・リーケージを別途確認し、分割条件を記録する。
詳細解説
正しいクラス比を保つ層化分割を候補にする
各フォールドへ少数クラスが含まれ、比較が安定しやすい。
各フォールドへ少数クラスが含まれ、比較が安定しやすい。
問題の要件では、クラス比を保つ層化分割を候補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。
正しい分割後も各クラスの件数と重複を検査する
層化だけでは重複、時系列、グループ漏れを解決しない。
層化だけでは重複、時系列、グループ漏れを解決しない。
問題の要件では、分割後も各クラスの件数と重複を検査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。
誤り時系列データにも常に無作為層化分割を使う
未来情報が混ざる場合は時間順分割が必要である。
未来情報が混ざる場合は時間順分割が必要である。
問題の要件では、時系列データにも常に無作為層化分割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。
誤り分割方法を記録しない
結果の再現と評価条件の説明ができない。
結果の再現と評価条件の説明ができない。
問題の要件では、分割方法を記録しないが解決する範囲と、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 Domain 1.3の評価データ分割と不均衡データを確認する。期待される結果
層化分割の利点と、適用できない条件を説明できる。理解のポイント
- 層化
- クラス比
- 時系列
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
層化分割
クラスなど重要な層の割合を保ちながらデータを訓練・検証へ分ける方法。
グループ分割
同一顧客や同一装置など関連するデータを同じ分割へまとめる方法。
問題IDAWS-AIF-155
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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