Scikit-Learnを使った欠損値補間と特徴量スケーリング

こんにちは！今日は、Scikit-LearnのSimpleImputerとStandardScalerを使ったデータの前処理について解説します。

SimpleImputerでの欠損値補間

まず、SimpleImputerクラスを使って欠損値（NaN）を補間する方法について見ていきましょう。

from sklearn.impute import SimpleImputer
import numpy as np
import pandas as pd

# サンプルのデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, np.nan, 3, 4, 5],
    'B': [np.nan, 2, 3, 4, 5],
    'C': [1, 2, 3, np.nan, 5]
})

# SimpleImputerのインスタンスを作成
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')

# 欠損値を補間
df_imputed = imputer.fit_transform(df)

これにより、欠損値がそれぞれの列の平均値で補間されます。

StandardScalerを使った特徴量スケーリング
次に、StandardScalerを使用して特徴量のスケーリングを行います。特徴量スケーリングは、各特徴量が平均0, 分散1となるようにデータを変換することです。これにより、様々な機械学習モデルのパフォーマンスが向上することがあります。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# StandardScalerのインスタンスを作成
scaler = StandardScaler()

# 特徴量のスケーリングを行う
df_scaled = scaler.fit_transform(df_imputed)

以上のように、Scikit-LearnのSimpleImputerとStandardScalerを使うことで、データの前処理を簡単に行うことができます。

これらの手法を実際のデータに適用する際は、データの分析と理解を深めるために各ステップでのデータの変化を観察することを強く推奨します。データ科学者としてのスキルを向上させるためには、ツールを使うことだけでなく、その背後にあるプロセスを理解することが重要です。

以上、ご覧いただきありがとうございました！