データ探索

term_id: data_exploration

Category: training_techniques

Definition

データ探索（一般的に探索的データ解析：EDAと呼ばれます）は、機械学習ワークフローにおける重要な前段階です。これは、データの主要な特性を要約する作業を含み、頻繁に可視化や統計的手法を使用してデータの構造を理解し、潜在的な問題や興味深いパターンを特定します。

Summary

正式なモデリングの前に、パターンを発見し、異常を検出し、仮説を検証するためにデータセットを初期分析すること。

Key Concepts

  • 探索的データ解析
  • 可視化
  • パターン認識
  • 異常検出

Use Cases

  • モデル学習前に特徴量間の相関関係を特定する
  • 欠損値や外れ値の検出と処理
  • データの品質と分布の仮定を検証する

Code Example

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import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.read_csv('data.csv')
sns.pairplot(df)
plt.show()

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