試験MLA-C01-JPN トピック3 問題100 スレッド
Amazon MLA-C01-JPNのリアル試験問題集
問題 #: 100
トピック #: 3
問題 #: 100
トピック #: 3
機械学習エンジニアが、Amazon SageMaker 線形学習アルゴリズムを用いた教師あり学習タスク用のデータフレームを準備しています。機械学習エンジニアは、ターゲットラベルクラスの不均衡が著しく、複数の特徴列に欠損値が含まれていることに気付きました。データフレーム全体における欠損値の割合は 5% 未満です。
欠損値によるバイアスを最小限に抑えるために ML エンジニアは何をすべきでしょうか?
欠損値によるバイアスを最小限に抑えるために ML エンジニアは何をすべきでしょうか?
おすすめの解答:D 解答を投票する
Use supervised learning to predict missing values based on the values of other features. Different supervised learning approaches might have different performances, but any properly implemented supervised learning approach should provide the same or better approximation than mean or median approximation, as proposed in responses A and C. Supervised learning applied to the imputation of missing values is an active field of research.
森田** 2026-03-29 08:01:22
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