2025-05-06

Streamlit

【Streamlit】特徴量エンジニアリングの結果を可視化

こんにちは、JS2IIUです。今回は特徴量エンジニアリングがテーマです。実用的な特徴量を作成してモデルの性能改善に挑戦する事例を取り上げます。今回もよろしくお願いします。1. はじめに特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）とは、機械学習モデルの性能を高めるために、元のデータ...
2025/05/06
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【Streamlit】データの前処理、欠損値処理、外れ値処理

こんにちは、JS2IIUです。今回はデータ分析に欠かせない、欠損値処理、外れ値除去などのデータクリーニング機能をStreamlit上に実装していきます。今回もよろしくお願いします。1. はじめにデータ分析や機械学習を行う上で、「前処理」は欠かせないステップです。生のデータには「欠損値」や「外れ値」が...
2025/05/06
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