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チャレンジ #53: Alteryx Designer Expert 認定試験の問題

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Alteryx Community Team
Alteryx Community Team

先週の解答はこちらで確認できます 

 

Alteryx Designer Expert 認定試験の問題をこっそり覗いて見たいと思ったことはありませんか? もしかして、そんなこともあるかもしれないと思ったので、引退したExpert 認定の問題の1つをウィークリーチャレンジとしてリリースします! この問題は;@CristonS  が作成し、2018年の夏にアナハイムで最初のExpert 認定試験の問題としてデビューしました。この問題には誰もが苦労し、ほとんどの人が解答するのを避けたので、もしこの問題が威圧的だと思ったとしても、それはあなただけではありません!  

実際の試験の問題と同じ形式で、入力ファイルだけを表示します。

 

あなたには複数の変数を含むデータセット (Q2_variables.yxdb) が提供されます。まず、変数重要度プロットから、Mean Decreace Gini 係数が最も高い10個の数値変数を選択してください。 次に、これらの変数を使用して、ターゲット変数 [H0] を予測するモデルを構築してください。

そして以下のような 2つのモデルをつくり、比較してください。1つは選択したすべての変数に基づいており、もう1つは [F_38] を除いた変数を含んでいるモデルです。

変数 [F_38] をモデルから削除することにより、どのような影響がありますか?解答としてカイ二乗検定 (Chi-Sq) の効果を求めてください。

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ボリード

機械学習素人なので全く自信ないですでが、Weekly Challengeの皆勤賞を守るため投稿してみます。(青、赤、黄のコンテナが解答のつもりで、それ以外はテストしてみたものです。)

スポイラ
キャプチャ.PNG



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Alteryx Certified Partner

Expertは相当難しいですね・・・

スポイラ
英語版の157に該当する問題みたいで、すみません、チラ見しました(変数重要度プロットまではわかったのですが、カイジ②二乗検定がよくわからず)・・・。

とはいえ設定まで見てないのであってるかどうかわかりませんが、とりあえずミソは入れ子型テストツールみたいで、これでChi-Sqが一発で出てくるのに愕然としました・・・。

VarImportance.pngwf.pngkouka.png

Expertは機械学習系が出てくるので、よく学習しないと厳しいですね(空間系は大丈夫(だと信じてる)なのですが)。

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ボリード

なるほど、面白いですね。こんなことができるのですか。0,1には機械学習のこれを使うとかの常識がないので少しずつ勉強してみます。

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Alteryx Certified Partner

@DaisukeTsuchiya さん

 

Designerに付属しているサンプルワークフローが参考にはなりますね。今回の問題ではあまり参考になりませんでしたが、逆にこの問題で色々と学んだことも多いです。

まぁ、Predictive系はそもそもの機械学習のスタンダードなやり方を知らないとうまく使いこなせないですね・・・。今度も知見をためていきたいところです。