Pythonのsklearnメソッド　preprocessing

scikit-learn（sklearn）のpreprocessingモジュールは、データ前処理および特徴量エンジニアリングのためのさまざまなクラスと関数を提供します。データ前処理は、機械学習モデルのトレーニング前にデータを準備し、特徴量エンジニアリングは特徴量の選択や変換を行います。以下は、preprocessingモジュールで提供される主要なクラスと関数のいくつかです：

  1. StandardScaler: StandardScalerは、特徴量の標準化（平均が0、分散が1になるように変換）を行うためのクラスです。標準化は多くの機械学習アルゴリズムで推奨される前処理の一つです。

    python
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# StandardScalerのインスタンス化
scaler = StandardScaler()

# データを標準化
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

  2. MinMaxScaler: MinMaxScalerは、特徴量の最小値と最大値を指定した範囲にスケーリングするためのクラスです。通常、0から1の範囲にスケーリングされます。

    python
    from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# MinMaxScalerのインスタンス化
scaler = MinMaxScaler()

# データをスケーリング
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

  3. LabelEncoder: LabelEncoderは、カテゴリカルなクラスラベルを整数にエンコードするためのクラスです。多くの機械学習モデルは整数値のクラスラベルを要求します。

    python
    from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# LabelEncoderのインスタンス化
label_encoder = LabelEncoder()

# クラスラベルをエンコード
y_encoded = label_encoder.fit_transform(y)

  4. One-Hot Encoding: カテゴリカルな特徴量をバイナリの特徴量に変換するためのOneHotEncoderクラスも提供されています。これにより、カテゴリカルデータを機械学習モデルに適用できる形式に変換できます。

  5. 特徴量選択: SelectKBestやSelectPercentileなどのクラスを使用して、最も有益な特徴量を選択することができます。

  6. カテゴリカルデータ処理: カテゴリカルな特徴量をエンコードするために、LabelBinarizerやOneHotEncoderなどのクラスが提供されています。

  7. 欠損値処理: SimpleImputerクラスを使用して、欠損値を補完することができます。

これらのクラスと関数を使用することで、データの前処理や特徴量エンジニアリングを簡単に実行できます。データの前処理は、モデルのパフォーマンスを向上させ、不適切なデータをモデルに提供するのを防ぐのに役立ちます。

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Posted by ぼっち