探索的データ分析
機械学習のモデルを作る前に、データの分布、欠損、外れ値、変数どうしの関係をグラフや統計量で調べる作業として、最も適切なものを1つ選べ。
- A
強化学習
- B
探索的データ分析（EDA）
- C
転移学習
- D
ファインチューニング
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正解：B
EDAは、データの分布や関係をグラフや統計量で調べ、データを理解する作業。分析や学習の前に必ず行う。
- A
誤り。報酬を最大にする学習。
- B
正しい。データの理解が、前処理やモデルの選び方の手がかりになる。
- C
誤り。学習済みの知識を別のタスクに活用する手法。
- D
誤り。学習済みのモデルを追加で調整すること。
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