【初心者向け】機械学習モデル構築で重要な特徴量エンジニアリングのテクニックをPythonを使って学んでいこう！
特徴量エンジニアリングの基本と実践をPythonで学ぼう！外れ値・欠損値・不均衡データ・日付データへの対応、様々なエンコーディング方法、クラスター分析を使った特徴量作成、ログ変換など様々なテクニックを学び、実践課題を通して実力をつけていこう
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Apr 2025
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What you will learn
特徴量エンジニアリングとは何か
外れ値の処理方法
欠損値の処理方法
不均衡データへの対処方法
既存の特徴量を組み合わせた新たな特徴量の作成
カテゴリ変数の様々なエンコーディング方法（One-Hot, Label Encodingなど）
日付データの処理やサイクルエンコーディング
クラスター分析を使った新たな特徴量の作成
数値変数のスケーリング（ログ変換）
タイタニックデータを使った実践的な特徴量エンジニアリングと精度向上アプローチ
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4/4/2025
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4/19/2025
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