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データ前処理技術の基礎から最新動向まで専門家が詳しく解説。 機械学習成功の8割を占める前処理の手法、Python pandasの実践テクニック、AutoML時代の新技術まで網羅した実用的ガイド。
- 機械学習のための基本的なデータ前処理・クレンジング - Qiita
なお、データ前処理は訓練 (train)データとテスト (test)データの両方を同様に処理するのを忘れないでください。 まずは、欠損値の除外や補完を行います。 欠損値は「NULL」や「NAN」のようなデータが欠落しているものや、「0」や「999」といった数値が上限・下限を示しており、うまくデータ取得できていないものを指します。 ここでは、D列「LotFrontage」を代表して前処理します。 パッと見て、欠損値が散在していることがわかります。 訓練データとテストデータ合わせて（2919データ中）486個の欠損値があります。 欠損値に対して除外処置するのは、下記のようなパターンが想定されます。
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前処理とは、データをモデルが学習しやすいように加工することです。 欠損値処理や正規化、データ拡張など多岐に渡ります。 今回はこれら前処理について、一般的に処理を行う順番に沿って解説しています。 学習に使用するデータをロードします。 欠損値の置換、削除、または回帰補完、多重補完などを行います。 ここでは簡単な置換と削除を紹介します。 ※単純な置換はデータによっては不適切な場合があります。 fillna ()は欠損値を別の値に置き換えます。 固定値で置き換える方法 (value)と、上下の値をコピーして置き換える方法 (method)があります。 dropna ()は1つでも欠損値を含む行、列を削除します。 dropna (how='all')の場合、値が全て欠損値の行、列のみを削除します。
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機械学習には膨大なデータが必要ですが、一般的には集めたデータをそのまま機会学習に使うのでなく、データの前処理を行ってデータを整えています。 今回は、機械学習で欠かせない工程「データの前処理」について、その必要性や方法を紹介します。
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これでは、正しい集計や分析はできません。 質の高い分析を行い、信頼できる結論を導き出すためには、その土台となるデータをクリーンな状態に整える作業である「前処理」が不可欠と言えます。
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