Sklearnでのデータ前処理① 欠損値の処理 データの前処理とは 実際の業務などで使うデータで完璧に整備されているものはとても少なく、空欄があったり(欠損値)、異常値があったりと分析をする際に障害となってしまうものが含まれているのがほとんどです。よって、データ分析をする上でデータの前処理はとても大切な役割を果たします。むしろ、前処理がないと機械学習モデルに当てはめることができないのでなにも始まりません。また、この前処理のできの良し悪しによって、結果も違ってくるという意味でも重要な要素と言えます。 こちらがpreprocessingのライブラリがリストにされてる公式ドキュメントです。 Preprocessingの種類 Data cleaning Data integration Data transformation Data reduction 今回やるのは、このData cleanin