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データのクリーニング:
- 欠損値の処理: データに欠損値が含まれている場合は、これらの値を適切に処理する必要があります。欠損値を削除する、平均値や中央値で埋めるなどの方法があります。
- 外れ値の処理: データに外れ値が含まれている場合は、これらの値を特定し、適切な方法で処理する必要があります。外れ値を削除する、平均値や中央値で置換するなどの方法があります。
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データの変換:
- カテゴリカルデータのエンコーディング: カテゴリカルな特徴量を数値データに変換する必要があります。例えば、One-Hotエンコーディングやラベルエンコーディングなどの手法があります。
- 特徴スケーリング: 特徴量のスケールを統一する必要があります。例えば、Min-Maxスケーリングや標準化などの手法があります。
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データの抽出:
- テキストデータからの特徴量抽出: テキストデータから有用な特徴量を抽出するために、テキストのクリーニングやトークン化、ベクトル化などの手法があります。
- 画像データからの特徴量抽出: 画像データから有用な特徴量を抽出するために、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの手法があります。
これらはデータの前処理の基本的な手法の一部です。実際のデータによっては、さらに高度な前処理技術が必要になる場合もあります。しかし、上記の手法とコード例は、データの前処理における基本的なアプローチを理解するための良い出発点となるでしょう。