Python3エンジニア認定データ分析試験 用語解説
トランスフォーマー（transform）とは
scikit-learn で前処理を担う部品。前処理や変換用のオブジェクトは、推定器（estimator）と同じ API に従い、同じ BaseEstimator を継承する。ただし predict メソッドは持たず、変換した新しい標本行列 X を出力する transform メソッドを持つ。
トランスフォーマー（transform）の意味と見分け方
トランスフォーマー（transform）は、Python3エンジニア認定データ分析試験の「第6章 scikit-learn」に出てくる用語です。predict を持たない部品として見分ける: 前処理や変換用のオブジェクトは、推定器と同じ API に従い、同じ BaseEstimator を継承します。ただし predict メソッドは持たず、transform メソッドを持ちます。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。
試験概要（公式）試験での問われ方
predict を持たない部品として見分ける
前処理や変換用のオブジェクトは、推定器と同じ API に従い、同じ BaseEstimator を継承します。ただし predict メソッドは持たず、transform メソッドを持ちます。
transform の出力を答える
transform メソッドは、変換した新しい標本行列 X を出力します。公式の例では、StandardScaler().fit(X).transform(X) が、スケーリングされた配列を返します。
fit と transform の順序を判断する
公式の例では、fit で計算したスケーリングの値に従って transform でデータを変換します。メソッドを呼ぶ順序と、それぞれが返すものを取り違えた選択肢に注意します。
誤答しやすいポイント
トランスフォーマー（transform）の問題で、誤答につながりやすい考え方です。
- トランスフォーマーにも predict メソッドがあると思い込むこと。公式は、predict ではなく transform メソッドを持つと説明している。
- transform の出力を予測値だと取り違えること。transform が出力するのは、変換した新しい標本行列 X である。
関連する確認問題
第6章 scikit-learn / 推定器のfitとpredict
scikit-learn の公式ドキュメントで、組み込みの機械学習アルゴリズムやモデルを指す呼び名はどれか。
正解は推定器（estimator）である。公式ドキュメントは、組み込みの機械学習アルゴリズムやモデルを推定器と呼び、各推定器は fit メソッドでデータに当てはめると説明している。変換器（transformer）も推定器と同じ API に従い BaseEstimator を継承するが、predict を持たず transform で変換後のサンプル行列 X を返す前処理の部品であり、モデルの総称ではない。評価器や探索器は、公式がモデルの総称として示す語ではない。なお、当てはめ済みの推定器は predict で新しいデータの目的値を予測できる。
第6章 scikit-learn / 推定器のfitとpredict
scikit-learn で fit(X, y) に渡すサンプル行列 X の形として、公式ドキュメントの記載に合っているものはどれか。
正解は (n_samples, n_features) で、サンプルが行、特徴量が列という形である。公式ドキュメントは、fit に渡すサンプル行列 X の大きさを通常 (n_samples, n_features) と説明している。一方、目的変数 y は通常1次元配列で、i 番目の要素が X の i 行目の目的値になるため、(n_samples,) の1次元配列は X ではなく y の形である。行と列を入れ替えた形や、クラスを行にとる形は、公式の説明にない。X と y は通常 NumPy 配列かそれと同等の配列風のデータ型を想定する。
第6章 scikit-learn / 推定器のfitとpredict
教師なし学習の推定器を fit するとき、公式ドキュメントの記載に合っているものはどれか。
正解は、目的変数 y を指定しなくてよいという記述である。公式ドキュメントは、fit が通常サンプル行列 X と目的変数 y を受け取る一方、教師なし学習では y を指定しなくてよいと説明している。整数のラベルは分類での y の例であり、教師なし学習の条件ではない。X は fit に渡す基本の入力で、X を渡さず y だけを渡す形は説明にない。学習は教師なしでも fit で行い、predict は当てはめ済みの推定器で新しいデータの目的値を予測する操作である。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- トランスフォーマー（transform）を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、トランスフォーマー（transform）に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: AI資格ドリル編集部（運営者情報を見る）