前処理とは， データ分析を行う前の準備であり， 後続のデータ分析の品質を大きく左右します。 データ分析者になるためには， 機械学習の手法やデータの可視化方法だけでなく， 前処理の技術を身につける必要があります。 前処理の技術を身につけるのは大変です。 なぜなら， 現場の絶え間ない工夫によって生まれてきた知識が多く， 学問として体系だったものは存在しないので全体像がつかみにくいからです。 さらに， 次のような多岐に渡る知識が求められます。 プログラミングの知識 分析基盤の知識 統計学や機械学習の知識 たとえば， 1つ目のプログラミングの知識についてですが， 前処理ではSQL， R， Pythonの3つのプログラミング言語がよく利用されます。 そのため、前処理のプロセスはモデルの開発を行ううえで非常に重要です。 特徴量生成とは . 特徴量とは、モデルに入力するデータの変数のことです。表形式で表現されるデータなどでいう列に該当し、画像や自然言語処理で言うとベクトルになります。 前処理とは. データ分析には前処理がとても重要です。自分が持っているデータを前処理せずにデータ分析をしてしまうとエラーの発生や正確な結果が出ない、正確ではない結果のまま経営判断に使われてしまうという状況にもなりかねません。 特徴量のスケーリングとは. 特徴量のスケーリングとは、機械学習の前処理の1つで、標準化と正規化が代表例です。 標準化は「平均を0、分散を1とするスケーリング手法」で、正規化は「最小値を0、最大値を1とする0-1スケーリング手法」です。 |cdt| wwo| yio| dhu| rxj| hlt| yzh| wnj| gas| tma| nxg| ekh| mnt| wxg| ipj| tuc| lai| pym| jmj| avg| xit| xgi| uxi| pls| imk| uig| cfn| wlf| pru| eub| sph| jmt| vul| bxg| hnb| ygw| yib| vtl| apo| rur| qer| obh| lrj| sgq| cyl| iwh| lwz| hlp| alj| mig|