機械学習は、データから学ぶ技術です。しかし、実際のデータは完璧ではありません。特に、データセットにおける欠損データの問題は、機械学習プロジェクトにおいて避けられない課題です。欠損データをどのように扱うかは、モデルの性能に...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( start='2023-01-01', ...
機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器(予測器)を連結したものです。 変換器:特徴量X(説明変数)などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換(Trans...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( start='2023-01-01', ...
データサイエンスの世界は常に進化し、そのダイナミクスに適応するには、新たなアプローチが求められています。 そこで光を放つのが、経済学の古典的理論であるリカードの比較優位説です。 リカードの比較優位説は、異なる生産者(国や...
データサイエンスの進化に伴い、多くの業界で複雑なデータ問題に直面しています。 特に、データ不均衡は分析精度の低下を引き起こし、有意義な洞察の抽出を困難にしています。 前回、データ不均衡問題を解消するための強力なテクニック...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range( s...
データサイエンスの世界では、正確な分析と予測が成功の鍵となります。 しかし、多くの実際のデータセットは不均衡であり、これが特に分類問題において大きな課題となることがあります。 今回は、データ不均衡問題を解消するための強力...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range( '...
データ不均衡は、医療、金融、ビジネス分析など多くの分野で遭遇する一般的な課題です。 稀な事象や少数派のデータを正確に理解し、予測することは、高度なデータ分析スキルを要求されます。 今回は、データ不均衡問題に対する効果的な...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd d=['2023-01-01','2023-01-01','2023-01-...
機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器(予測器)を連結したものです。 変換器:特徴量X(説明変数)などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換(Trans...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd date = pd.Timestamp('2023-06-15') quarter =...
機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。 最小構成は、1つの変換器と1つの推定器(予測器)を連結したものです。 変換器:特徴量X(説明変数)などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換(Trans...
次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( '2023-01-01', periods=10, fre...
データ分析の世界では、完璧なデータセットに出会うことは稀です。 データの欠損は避けられない現実であり、これをどのように扱うかが分析の成果を左右します。 今回は、欠損データを効果的に扱うための様々なアプローチを紹介します。...