1.2標準
顧客データの年齢と購買額に欠損がある。
欠損を無意識に意味ある値として学習しない。
前処理として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
欠損は理由・分布・時点を確認し、補完方法を訓練データで適合する。必要に応じて欠損自体を特徴として評価する。
詳細解説
正しい欠損の理由、割合、集団差、発生時点を調べる
欠損がランダムか業務上の意味を持つか判断できる。
欠損がランダムか業務上の意味を持つか判断できる。
問題の要件では、欠損の理由、割合、集団差、発生時点を調べ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。
正しい訓練データで補完方法を適合し、欠損フラグや分布影響を検証する
検証情報の漏えいと欠損パターンを管理できる。
検証情報の漏えいと欠損パターンを管理できる。
問題の要件では、訓練データで補完方法を適合し、欠損フラグや分布影響を検証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。
誤り全ての欠損をゼロへ置換する
ゼロが実際の値と誤解され、偏りを生む。
ゼロが実際の値と誤解され、偏りを生む。
問題の要件では、全ての欠損をゼロへ置換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。
誤り訓練・検証・本番で別々の補完規則を使う
データの意味と推論条件がずれる。
データの意味と推論条件がずれる。
問題の要件では、訓練・検証・本番で別々の補完規則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 Domain 1.2の欠損値、データ品質、前処理を確認する。期待される結果
欠損を単なる空欄ではなく、発生メカニズムとモデル影響で扱える。理解のポイント
- 欠損理由
- 補完
- 漏えい
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
本来あるべき属性の値が記録されていない状態。
欠損フラグ
値が欠損していた事実を別の特徴として表す変数。
問題IDAWS-AIF-269
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
誤り・権利侵害を報告