2026/06/13 17:32今日は基礎的な学習モデルの前処理について学んだ。 ・欠損値の削除・補完方法(dropna、SimpleImputer) ・カテゴリデータの処理(順序特徴量のマッピング、名義特徴量のone-hotエンコーディングとそのデメリット) ・データセットの分割・スケーリング 次回はタイタニックcsvを使って実践をしていく! カグルもやってみたいな。 #ML
2026/06/11 19:02今日は基礎的な学習モデルの「perceptron」「ADALINE」とKNN・決定木・ランダムフォレスト・ロジスティック回帰を学んだ。 数式は結構読み飛ばした部分多いから次回は深く学んでいく。 ランダムフォレストいいね。 #ML