Pythonは機械学習の分野で広く使用されています。特に、データ前処理は機械学習の成功にとって重要なステップです。
データ前処理とは
データ前処理は、機械学習モデルの学習を行う前に実施するデータの処理のことを指します。これは、料理でいうところの下ごしらえに相当します。下ごしらえの良し悪しで料理の味（分析結果）も劇的に変わります。
データ前処理の主なステップ
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欠損値の処理: 欠損値とは何らかの理由で値が欠損している場合です。欠損値に適切な対処を施すことが重要になります。
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特徴量のスケーリング: 特徴量の尺度を揃えること。一般的な手法として、正規化と標準化の２つの手法があります。
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トレーニングデータとテストデータの分割: データセットをトレーニングデータとテストデータに分ける手法について説明します。
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ラベル、特徴量のエンコーディング: 特徴量については、名義特徴量と順序特徴量を区別する必要があります。
Pythonでのデータ前処理
Pythonでは、pandasやscikit-learnなどのライブラリを使用して、上記のデータ前処理を効率的に行うことができます。これらのライブラリは、データの読み込み、欠損値の処理、特徴量のスケーリング、データの分割、エンコーディングなど、データ前処理に必要な機能を提供しています。
以上、Pythonと機械学習におけるデータ前処理の基本について解説しました。データ前処理は、機械学習のモデル構築と同じくらい重要な過程であり、適切なデータ前処理により、より高精度な機械学習モデルを構築することが可能になります。