機械学習 – カテゴリ変数を整数や one-hot 表現に変数する方法
- 2020.06.22
- 機械学習
- Python, scikit-learn, 機械学習
カテゴリ変数を数値に変換する方法として、順序エンコーディング (Ordinal Encoding) とワンホットエンコーディング (One-hot Encoding) を解説します。
カテゴリ変数を数値に変換する方法として、順序エンコーディング (Ordinal Encoding) とワンホットエンコーディング (One-hot Encoding) を解説します。
scikit-learn を使った特徴量のスケーリング方法について解説します。
精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。
クラス分類モデルを評価するときに使用する混同行列、真陽性 (TP)、真陰性 (TN)、偽陽性 (FP)、偽陰性 (FN) について解説します。
回帰モデルを評価するときに使用する評価指標をまとめました。