ポケモンと旅する特徴量エンジニアリング-数値編- - Qiita

最近はデータ分析のコンペに参加する機会があるのですが、コンペで提供されるデータセットによって、適切な特徴量抽出しなければ結果に効かない事が多かったです。自分の考えをまとめるため、特徴量抽出で自分と同様に困っている人の役に立てれば思い、記事を投稿します。今回は数値データの特徴量についていくつか書きます。 利用データですが、馴染みのあるデータの方がデータの傾向をイメージしやすいので、ポケモンのデータセットを利用しました。データは、第6世代(X・Y)までのポケモンのタイプ・努力値・世代・伝説ポケモンかのフラグで構成されています。 ライブラリー読み込み import pandas as pd import numpy as np %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 特徴量エンジニアリン