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バックエンドエンジニアがscikit-learn入門しました【精度を高めるための前処理編】 - Qiita
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バックエンドエンジニアがscikit-learn入門しました【精度を高めるための前処理編】 - Qiita
はじめに 機械学習ライブラリのデファクトスタンダード的存在であるscikit-learnの"精度を高めるための... はじめに 機械学習ライブラリのデファクトスタンダード的存在であるscikit-learnの"精度を高めるための前処理"をまとめる。 数学レベルでの理解は途中で挫折したため、まずはライブラリから概要を理解しようと思いまとめました。 教師あり学習編はこちら 教師なし学習編はこちら 前処理とは 本記事で対象とする"前処理"は、scikit-learnに入力データを食わせるためにデータをNumPy配列(多次元配列)に変換する方法ではなく、NumPy配列データに対して精度を向上させるための処理のことを指す(一部one-hot-encodingは除く)。したがって、本記事でまとめる前処理を実施しなくてもひとまずは機械学習アルゴリズムを動かせる。しかし、実際の業務や研究では精度を求めることは必須なので、そのステージにあれば本記事は役立つかと思います。 前処理は、データの全ての特徴量に実施するのではなく一