FUNDAMENTAL INFORMATION TECHNOLOGY ENGINEER
基本情報技術者の問題解説
問題
機械学習における「特徴量」の説明はどれか。
- ア 学習データに付与する正解ラベル
- イ モデルの予測結果を評価する指標
- ウ データからモデルの学習に使用する入力変数として抽出・加工した値
- エ モデルの内部パラメータ
出典：オリジナル問題｜参考範囲：試験要綱Ver.5.5 / FEシラバスVer.9.2 科目A範囲
正解と解説
正解：データからモデルの学習に使用する入力変数として抽出・加工した値
特徴量はデータからモデルの入力として使用する変数で、元のデータをそのまま使う場合と、加工・変換して新たな変数を作成する場合（特徴量エンジニアリング）がある。モデルの精度は特徴量の選択と設計に大きく依存する。
この問題について
IPAが公開するシラバス・試験範囲・公開問題の出題形式を参考にした独自作成問題。公式問題・過去問題の転載ではありません。
公式試験問題、過去問題、公式サンプル問題、市販教材の問題文を転載したものではありません。