第15回「scikit-learnの使い方（1）欠損値への対応」

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会はコラム「第15回「scikit-learnの使い方（1）欠損値への対応」」を公開しました。

＃＃＃

こんにちは、小澤です。

今回から、Pythonで機械学習を行うためのライブラリ「scikit-learn」について解説します。scikit-learnは、データの前処理、モデルの構築、評価といった機械学習の一連のプロセスを効率的に実行できるライブラリです。線形回帰やサポートベクターマシン、決定木、クラスタリングなど、数多くのアルゴリズムが組み込まれており、データ分析や予測の幅広い用途に役立ちます。scikit-learnはまた、前処理ツールが豊富で、欠損値の補完やカテゴリ変数のエンコーディング、特徴量のスケーリングといったデータ品質を高めるための処理を簡単に行えます。適切な前処理は分析や予測モデルの性能に直接影響を与えるので、データの不完全さや不均一さを前処理で適切に扱うことが重要です。これにより、モデルの精度と信頼性が大幅に向上します。

本稿では、前処理の中でも「欠損値への対応」に焦点を当てて解説します。教科書『Pythonによる新しいデータ分析の教科書（第2版）』では、4.4.1章「前処理」（214〜217ページ）です。

この続きは以下をご覧ください
(リンク »)