- AIでデータ分析-データ前処理(83)-データ分割・リーク防止：将来情報を含む特徴量の除外
- Pythonで実装
- AIの活用：geminiを活用
- まとめ
AIでデータ分析-データ前処理AIでデータ分析-データ前処理(83)-データ分割・リーク防止：将来情報を含む特徴量の除外
今回はデータの前処理でよく行われるチェックリスト(83)-データ分割・リーク防止：将来情報を含む特徴量の除外 をAIを用いて行ってみたいと思います。
AIを用いることでいかに効率化できるのか、体験していただければと思います。
所要時間は30分ほどとなっています。
それでは、さっそく始めていきましょう！
データの紹介
今回用いる前処理練習用のcsvデータです。
サンプルデータはこちらから、チェックリストはこちらからダウンロードできます。
1行が1訪問を表すデータになっています。
Pythonで実装
まずはPythonで実行します。
平均RMSEと平均MAEはどちらも昨日より改善されています。
所要時間60分でした。
AIの活用：geminiを活用
今度は同じことがAIでもできるかgeminiに依頼します。
結果を確認します。
平均RMSEと平均MAEはどちらも昨日より改善されています。
時間の関係上原因は省きますが、同じ結果を得られそうではあります。
所要時間1分でした。
まとめ
今回は前処理練習用のデータに対し、前処理チェックリスト(83)-データ分割・リーク防止：将来情報を含む特徴量の除外 をAIを用いてできるか試しました。
結果はAIで代替できそうなことを確認することができました。
AIでできることとできないことを把握し、うまく活用することで、データ分析もかなり効率化できそうですね！
AIでデータ分析-データの前処理(83)-データ分割・リーク防止：将来情報を含む特徴量の除外 は以上となります！