フィーチャーエンジニアリング：分類

前の動画では、Machine Learning のライフサイクルにおいて、特徴量の取り扱いが重要であることを学びました。通常、特徴量の取り扱いは EDA とデータクリーニングの後、モデリングの前に行います。この演習では、動画で説明したとおり、フィーチャーエンジニアリング向けかフィーチャーセレクション向けかに基づいて、さまざまな項目を分類して理解を確認します。ここでの項目には、ライブラリ、手法、関数が含まれます。