scikitlearnライブラリを使用してPythonでデータを前処理するにはどうすればよいですか？

データの前処理とは、データのクリーンアップ、無効なデータの削除、ノイズ、データを関連する値に置き換えることなどを指します。

これは必ずしもテキストデータを意味するわけではありません。また、画像やビデオ処理の場合もあります。これは、機械学習パイプラインの重要なステップです。

データの前処理とは、基本的に、すべてのデータ（さまざまなリソースまたは単一のリソースから収集される）を共通の形式または統一されたデータセット（データの種類に応じて）に収集するタスクを指します。

これは、学習アルゴリズムがこのデータセットから学習し、関連する結果を高精度で提供できるようにするために行われます。実際のデータは決して理想的ではないため、データにセルの欠落、エラー、外れ値、列の不一致などが含まれる可能性があります。

場合によっては、画像が正しく配置されていないか、鮮明でないか、サイズが非常に大きいことがあります。前処理の目的は、これらの不一致やエラーを取り除くことです。データの前処理は単一のタスクではなく、段階的に実行される一連のタスクです。

あるステップの出力が次のステップへの入力になります。

数値をブール値に変換する例を見てみましょう-

例

import numpy as np
from sklearn import preprocessing
input_data = np.array([[34.78, 31.9, -65.5],[-16.5, 2.45, -83.5],[0.5, -87.98, 45.62],
[5.9, 2.38, -55.82]])
data_binarized = preprocessing.Binarizer(threshold=0.5).transform(input_data)
print("\Values converted from numeric to Boolean :\n", data_binarized)

出力

Values converted from numeric to Boolean :
[[1. 1. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]
[1. 1. 0.]]

説明

• 必要なパッケージがインポートされます。
• 入力データはNumpyライブラリを使用して生成されます。
• sklearnの「前処理」クラスにある「Binarizer」関数は、数値をブール値に変換するために使用されます。
• ブール値は基本的に1と0のみを参照します。
• この変換されたデータはコンソールに出力されます。