2024年版、GCP資格 PDE試験の「線形アルゴリズムによるデータ分類と特徴量の重要性」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
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GCP PDE問題文
「あるデータセットには、各点が2つのクラスのいずれかに属しています。これらの点を、単純な直線や曲線ではなく、より複雑な方法で正確に分類したいと考えています。このとき、データのどのような特性を新しい特徴量として加えれば、より効果的に分類できるでしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「下図に示されたデータ群に対し、X軸とY軸の値からなる2次元平面上で、所属するクラスに基づいて各データ点を線形アルゴリズムを用いて分類することを目指しています。しかし、そのためには新たな合成特徴をデータセットに加える必要があります。この場合、どのような特徴量を生成すれば、効果的な分類が可能になるでしょうか？」
問題の解説
- 与えられたデータは同心円状に配置されており、XとYの値を単純に使用するだけでは分類できません。
- X^2 + Y^2 という新しい特徴量を導入することで、各点を原点からの距離に基づいて分類することができるようになります。
- これにより、線形分類アルゴリズムでも、データのクラスを正確に分類することが可能になります。
解決手順の説明
- 各データポイントについて、X座標の二乗とY座標の二乗を加算した新しい特徴量を計算します。
- この新しい特徴量を利用して、データポイントを二値分類する線形アルゴリズムを再学習させます。
- 結果として、原点からの距離を基にした単純な線形境界を描くことで、データを正確に分類することができます。
各用語の説明
- 線形アルゴリズム: データを線形関数（直線や平面）に基づいて分類するアルゴリズム。
- 特徴量: データセットの各ポイントを表現するための属性や変数。
- 同心円状のデータ: 中心から等距離にデータポイントが配置されている構造。
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