2024年版、GCP資格 PDE試験の「不動産価格予測における効率的なデータ活用」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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「2024年版【GCP資格 PDE試験の練習問題】なんと5時間で学べる！」
GCP PDE問題文
「不動産の価格を予測するためのモデルを作成しています。このモデルでは、物件の場所（緯度と経度）が価格に重要な影響を与えると考えられています。物件の位置情報をどのようにモデルに取り入れれば効果的でしょうか？」
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）
「不動産物件のデータセットを用いて住宅価格を予測するニューラルネットワークモデルの学習を行います。物件の緯度と経度が価格予測において重要な要素とされる中、これらの位置情報をモデルの特徴量としてどのように最適に統合するかが課題です。緯度と経度の組み合わせを用いて新たな特徴量を生成し、その上でL1正則化またはL2正則化を適用する手法を考慮する必要があります。」
問題の解説
- 不動産価格予測モデルでは、物件の場所が重要な役割を果たします。
- この問題では、緯度と経度を組み合わせた新たな特徴量を作成し、それをモデルに組み込むことが提案されています。
- L1正則化は、重要でない特徴量を取り除くことで、モデルの過学習を防ぐのに有効です。
解決手順の説明
- 緯度と経度のデータを組み合わせて新たな特徴量を生成します。
- この新しい特徴量をニューラルネットワークモデルの入力として利用します。
- L1正則化を適用することで、モデルが重要な特徴量に集中し、過学習を防ぐことができます。
各用語の説明
- ニューラルネットワーク: 機械学習の一種で、脳の神経細胞の働きを模倣したモデル。
- 緯度と経度: 地球上の位置を示す座標系。
- L1正則化: モデルの過学習を防ぐために使用される数学的手法。
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