Webスクレイピングと機械学習は、データ駆動型の戦略を実現するための重要なツールです。この記事では、Webスクレイピングと機械学習の統合について掘り下げ、データ駆動型の戦略に向けたアプローチについて考察します。 moun45.hatenablog.com 1. データ収集と前処理 Webスクレイピングは、ウェブ上の情報を収集するための手法です。機械学習モデルを構築する際には、大量のデータが必要となります。Webスクレイピングを使用して、データを収集し、必要な形式に整形することで、機械学習モデルのトレーニングデータを作成することができます。 2. 特徴量エンジニアリング 機械学習モデルの性能は、適切な特徴量の選択とエンジニアリングに大きく依存します。Webスクレイピングを使用して収集されたデータから、モデルの入力となる特徴量を抽出し、適切に変換することが重要です。例えば、テキストデータからT