Pythonでのデータのスケーリング方法

Min-Maxスケーリング: Min-Maxスケーリングは、データの値を特定の範囲（通常は0から1）にスケーリングする方法です。これにより、データの範囲が一定になります。
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from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
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標準化: 標準化は、データの平均が0で標準偏差が1になるようにデータを変換する方法です。この方法は、データが正規分布に従っている場合に特に有用です。
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from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
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Robustスケーリング: Robustスケーリングは、データの中央値と四分位範囲を使用してデータをスケーリングします。外れ値の影響を受けにくい方法です。
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from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
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対数変換: 対数変換は、データの対数を取ることによってデータを変換する方法です。対数変換は、データが右に偏っている（正の裾を持つ）場合に有効です。
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import numpy as np
scaled_data = np.log(data)
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これらは一般的なデータのスケーリング方法のいくつかですが、他にもさまざまな方法があります。データの性質や使用するモデルによって、適切なスケーリング方法を選択する必要があります。