jbs_tahirokawa https://blog.hatena.ne.jp/jbs_tahirokawa/ JBS Tech Blog https://blog.jbs.co.jp/ Microsoft Fabric Python 今回は、実際の機械学習モデルの作成の前にデータの欠損値の補完やデータの型変換を実施します。 前回の「 タイタニックの乗客生存予測モデルをFabricで作成してみた。（その１）」の続きとなります。 blog.jbs.co.jp 機械学習におけるデータ加工と前処理の必要性 特徴量エンジニアリング～特徴量の選択 データのクレンジング～欠損値の処理 出港地カラム 年齢カラム 特徴量エンジニアリング～新しい特徴量の作成 カテゴリ関数変換 出港地のワンホットエンコーディング 性別のラベルエンコーディング まとめ 機械学習におけるデータ加工と前処理の必要性 以下の点から、機械学習を行う前にデータ加工と前処理… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.jbs.co.jp%2Fentry%2F2025%2F03%2F18%2F115902" title="タイタニックの乗客生存予測モデルをFabricで作成してみた。（その２） - JBS Tech Blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/j/jbs_tahirokawa/20250130/20250130202856.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-03-18 11:59:02 rich https://blog.jbs.co.jp/entry/2025/03/18/115902 1.0 100%