そもそも何かを分かるなんてのは幻想なのでは？
今から1年半前、Pythonエンジニア認定試験を受けようと勉強していた時は
「DIVE INTO EXAM」というサイトの模擬試験をよく利用していました。
Pythonデータ分析試験は比較的新しい試験なのでこのサイトに模擬試験は当初無く
PRIME STUDYの模擬試験を毎日利用していました。
昨日まで書いていた点数はこのサイトの模擬試験を利用していたものです。
PRIME STUDY（プライム・スタディ） – 「Python 3 エンジニア認定試験」と「PHP 技術者認定試験」の模擬試験サイト
今日ふとDIVE INTO EXAMを見に行ってみたところ、Pythonデータ分析試験の
模擬試験も追加されていました。やったー
G検定、Python、Rubyの模擬テスト | DIVE INTO EXAM
早速やってみました。DIVE INTO EXAMは本試験と同じ形式ですので
1000点満点です。回答したかなの一覧表も本番と同じです。
結果…600点！（＾ω＾）あかん！
※本試験は700点以上で合格です
結局私は模擬試験の問題を覚えていただけだったのかもしれません。
ちょっと気が引き締まりました。
機械学習の範囲に偏って間違えていたわけではなく全体的に間違えていたので
復習は必須だなあと思いました。
機械学習の範囲はコードだけじゃなくて概念の話もあるから難しいんですよね。
あと、Pandasはまあまあ覚えていたのですがNumpyの配列やブロードキャストを
いまいち忘れていたかも。早いとこ1周終わらせねばばば。今月中に終わりたい！
今日は交差検証の話を勉強。
データをN分割して学習データとテストデータを入れ替えてってN回検証していく
という、概念でいえばわかりやすい部類の話です、が、たぶんそんなに解っていない。
検証にcross_val_score関数を使い、返ってくる値は評価指標
（適合率や再現率やF値や正解率）の配列なんですが
この検証をみて学習モデルがいい感じかどうか判断していくのかなああ。。
うーーん。。。がんばろう。。ねますやーー
