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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