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機械学習のデータとして特徴量を作るときの注意点や悩むことなどをメモっておきました。 間違いなどが含まれているかもしれません。 基本的な内容ですので調べればもっと適切なやり方があると思います。 カテゴリカル・データ カテゴリカル・データというのは、いくつかの限られた種類の値をとり、その大小関係に意味が無いものです。 質的データとか名義尺度とか呼ばれることもあります。 例えば都道府県のデータを考えた時に、北海道と沖縄は違う値ですが、その大小関係は定義できません。 (もちろん北海道と沖縄に面積的な大小関係などはありますが、欲しい情報ではないとします) カテゴリカル・データを特徴量にするときにはカテゴリーごとにその特徴であるかどうかの二値にするとよいと言われています 以下に例を示します。それぞれの列がデータごとの特徴量を表していると考えてください 北海道:1 沖縄:0 東京:0 北海道:0 沖縄:
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは。ヤフーで広告プロダクトのデータ分析をしている田中と申します。 今回のAdvent Calendar 2014では、データサイエンスのプロセスの中の「分析・モデリング」で私がよく利用しているツールについて書いています。 どうぞよろしくお願い致します。 データサイエンスのプロセスについては、いろいろと定義があると思いますが 基本的に以下の5つのプロセスからなると自分は考えています。 ・問題設定 ・データ抽出・加工 ・分析・モデリング ・評価 ・ビジネス提案/プロダクト実装 どのプロセスもとても大事で、例えば「問題設定」では、ビジネス的な課題（売上低迷・KPI低下）を分析課題に落とすのですが、ここを間違えてしまうと
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
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