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  <blog_title>For Your ISHIO Blog</blog_title>
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  <description>久しぶりのデータ分析関連の記事を書きたく、モデリングを行う上での特徴データの前処理について整理しました。本投稿は、下記courseraのKaggleコースの受講とその周辺情報のインプットを整理したものです。より詳細かつ正確な内容については受講してください。 www.coursera.org 目次 前処理の分類 Numeric（数値）データ 1. Min Max Scalar 2. Standard Scalar 3. Outliers（外れ値）への対処 4. rank transformation 5. log transformation／square root transformation…</description>
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  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fishitonton.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F02%2F24%2F184253&quot; title=&quot;モデリングのための特徴量の前処理について整理した - For Your ISHIO Blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
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  <published>2019-02-24 18:42:53</published>
  <title>モデリングのための特徴量の前処理について整理した</title>
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