一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会はコラム「第21回「scikit-learnの使い方（7）次元削減」」を公開しました。
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こんにちは、小澤です。
今回は、データ分析において重要な技術である次元削減について解説していきます。次元削減とは、データの構造を整理し、より少ない情報で本質を捉えるための手法です。大量の特徴量を持つデータを効率よく扱うために欠かせない技術であり、回帰や分類といった機械学習モデルの精度向上にも大きく貢献します。また、次元削減といえば外せないのが主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）です。
今回は、次元削減がなぜ必要なのか、どんなメリットがあるのか、そして代表的な手法であるPCAについて説明していきます。
なお、今回の内容は、教科書『Pythonによる新しいデータ分析の教科書（第2版）』の4.4.4章「次元削減」（246〜251ページ） の箇所です。
この続きは以下をご覧ください
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こんにちは、小澤です。
今回は、データ分析において重要な技術である次元削減について解説していきます。次元削減とは、データの構造を整理し、より少ない情報で本質を捉えるための手法です。大量の特徴量を持つデータを効率よく扱うために欠かせない技術であり、回帰や分類といった機械学習モデルの精度向上にも大きく貢献します。また、次元削減といえば外せないのが主成分分析（PCA：Principal Component Analysis）です。
今回は、次元削減がなぜ必要なのか、どんなメリットがあるのか、そして代表的な手法であるPCAについて説明していきます。
なお、今回の内容は、教科書『Pythonによる新しいデータ分析の教科書（第2版）』の4.4.4章「次元削減」（246〜251ページ） の箇所です。
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