数値データの操作

ML 担当者は、評価、クリーニング、変革にはるかに多くの時間を費やしている モデルの構築よりもはるかに優れています。 データは非常に重要であるため、このコースでは 3 つのユニット全体をこのトピックに割いています。

このユニットでは、 数値データ つまり 整数値または浮動小数点値で 関数を呼び出せますつまり、加算可能、可算、順序付け可能などです。次のユニットでは、カテゴリのように動作する数値を含むカテゴリデータについて説明します。3 つ目のユニットでは、モデルのトレーニングと評価で高品質の結果を確保するためにデータを準備する方法について説明します。

数値データの例:

  • 温度
  • 重量
  • 自然保護区で越冬する鹿の数

一方、米国の郵便番号は 5 桁または 9 桁の数字ですが、数値のように動作したり、数学的な関係を表したりしません。郵便番号 40004（ケンタッキー州ネルソン郡）は、郵便番号 20002（ワシントン D.C.）の 2 倍ではありません。これらの数値はカテゴリ（具体的には地理的エリア）を表し、カテゴリデータと見なされます。

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理解度テスト（10 分）
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モデルが特徴ベクトルを使用してデータを取り込む仕組み（5 分）