1.2基礎
年収と年齢を距離ベースのモデルへ入力する。
単位の違いで一方だけが支配しないようにする。
前処理として適切なものを2つ選べ。
× 不正解
尺度変換の統計量は訓練データだけで求め、同じ変換を検証・本番へ適用する。外れ値と分布、モデル性能への影響も確認する。
詳細解説
誤り全データの平均を先に計算してから訓練とテストを分ける
テスト情報が混ざる。
誤り単位が違っても距離ベースのモデルでは影響しない
大きい尺度が距離を支配する。
正しい訓練データだけで平均・標準偏差などを計算し、同じ変換を検証・本番へ適用する
評価データの情報漏洩を防げる。
正しい外れ値や分布を確認し、標準化・正規化の結果をモデル性能と合わせて評価する
尺度変換の副作用を確認できる。
公式資料で確認する
以下の項目を公式資料の記述と照合して確認します。
AWS公式AIF-C01 Domain 1.2の特徴量前処理、標準化、データ漏洩を確認する。
参考にした公式資料
確認できる内容
前処理の統計量を訓練データから分離して管理できる。
理解のポイント
- 標準化
- データ漏洩
- 外れ値
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
標準化
平均や標準偏差を使って特徴量の尺度をそろえる変換。
前処理漏洩
評価データの統計量を学習時の変換へ混ぜること。
問題IDAWS-AIF-434
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