scikit-learnでOpenMLデータを活用する：fetch_openmlの実践テクニック
OpenML連携の基礎：機械学習データの取得入門
機械学習の学習初期段階で、適切なデータセットの確保は常に課題となる。公開されているデータを個別にダウンロードし、フォーマット変換や前処理を行う作業は、本質的なモデル構築よりも時間を消費しがちだ。
scikit-learnのfetch_openml関数は、この課題を解決するための統合的アプローチを提供する。OpenMLという公開リポ ...
8月29日 12:46 投稿
特徴量前処理における統計変換とカテゴリエンコーディング
統計変換手法
1. 対数変換
対数変換はデータの分布を正規分布に近づける効果があり、特に右裾が長い分布に有効です。
# Python実装例
import numpy as np
df['log_income'] = np.log1p(df['income'])
2. Box-Cox変換
正規分布に近づけるためのパラメトリックな変換手法です。
# Python実装例
from scipy import stats
transformed, lambda_val = stats.boxcox(df['val ...
6月2日 18:48 投稿