データの前処理の手順
了解しました。データの前処理の手順を以下に示します：
- 不要な列の削除: 分類に必要のない列は削除します。目的変数と関係のない列や、モデルの学習に役立たない情報が含まれている列を削除します。
- 目的変数と説明変数の選択: 分類の目的に応じて、目的変数と説明変数を選択します。目的変数は、分類したいジャンル名（genre_name）です。説明変数は、ジャンル名の分類に役立つと考えられる特徴量です。
- 欠損値の処理: データに欠損値がある場合、これらの欠損値を適切に処理する必要があります。欠損値の処理方法には、欠損値を補完する、欠損値を持つ行または列を削除する、欠損値を持つデータを予測して補完するなどがあります。
- カテゴリカルデータのエンコーディング: カテゴリカルな特徴量をモデルに適用するために、これらの特徴量を数値データにエンコーディングする必要があります。一般的な手法には、ワンホットエンコーディングやラベルエンコーディングがあります。
具体的なコード例を示します：
python
# 不要な列の削除
data = data.drop(columns=['jan', 'itemName', 'itemCode', 'itemCaption', ...])
# 目的変数と説明変数の選択
X = data.drop(columns=['genre_name']) # 説明変数
y = data['genre_name'] # 目的変数
# 欠損値の処理
# 例えば、欠損値を0で補完する場合
X = X.fillna(0)
# カテゴリカルデータのエンコーディング
# 例えば、ワンホットエンコーディングを使用する場合
X = pd.get_dummies(X)
これらの手順を実行することで、データの前処理が完了します。必要に応じて、各ステップを調整してください。