transformメソッドは、教師なし学習につかうの？

2024年6月8日

transformメソッドは、主に教師あり学習と教師なし学習の両方で使用されます。

1. 教師あり学習:

   • 教師あり学習では、transformメソッドは主に前処理や特徴量エンジニアリングのプロセスで使用されます。トレーニングデータに基づいて変換器を適合させ（fitメソッド）、その後、トレーニングデータやテストデータなどのデータセットを変換（transformメソッド）します。主な用途としては、データの標準化、正規化、特徴選択、次元削減などがあります。

2. 教師なし学習:

   • 教師なし学習では、transformメソッドは主にクラスタリング、次元削減、特徴抽出などのプロセスで使用されます。トレーニングデータに基づいて変換器を適合させ（fitメソッド）、その後、同じ変換を適用してデータを変換します（transformメソッド）。教師なし学習の主な用途としては、クラスタリング、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）などがあります。

transformメソッドは、データ変換のための柔軟なインターフェースを提供し、教師あり学習と教師なし学習の両方で幅広く使用されます。