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前処理(特徴量エンジニアリング) - Qiita
この記事の狙い・目的 機械学習を取り入れたAIシステムの構築は、 ①データ分析→ ②データセット作成(前... この記事の狙い・目的 機械学習を取り入れたAIシステムの構築は、 ①データ分析→ ②データセット作成(前処理)→ ③モデルの構築・適用 というプロセスで行っていきます。 その際「前処理」の段階では、データ分析の考察を踏まえて、精度の高いデータセットが作れるよう様々な対応が必要となります。 このブログでは、「前処理(特徴量エンジニアリング)」の工程について初めから通して解説していきます。 プログラムの実行環境 Python3 MacBook pro(端末) PyCharm(IDE) Jupyter Notebook(Chrome) Google スライド(Chrome) データ確認 # データ取得 boston_df = pd.read_csv("./boston.csv", sep=',') # データ確認 boston_df.shape boston_df.head() boston_d