[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング21 (1002ﾚｽ)
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409(2): (ﾜｯﾁｮｲ 2b08-5Jpq) 2018/12/15(土)10:06 ID:JSs/SULz0(1) AAS
前処理で新しい特徴量作ったり、カテゴリ変数を数値に変換したりするじゃないですか
でそれを使ってモデルを構築するわけなんですけどこれなんで成立するんでしょうか
だってそれに対して入ってくるデータはモデル作成に使った特徴量は持ってないですよね
モデル作成って例えばa,b,cって3種類の特徴量があるデータとしたら
f(a,b,c)をコンピュータが内部で作ってくれて、だからそこに対象のa,b,cを持つデータを入れたら答えが返ってくる……みたいなイメージだったんですけど違うんでしょうか
419: (ﾜｯﾁｮｲ 868a-0493) 2018/12/15(土)15:36 ID:f2LfaFj60(4/8) AAS
>>409
前提となる条件がよくわからないが
>>なんで成立するか
a,b,cそれぞれの間に相関が無いベクトルに変換したからです。
相関が無いと判断される手法によって結果は異なる。
例えばPCAであればa,b,cの相関係数が最小になるように特徴量が分解される。
>>入ってくるデータは作成に使った特徴量を持ってない。
⇒？？？
言ってることがよくわかりませんが、前処理にて得られたベクトルに一度変換してください。
420: (ﾜｯﾁｮｲ 868a-0493) 2018/12/15(土)15:56 ID:f2LfaFj60(5/8) AAS
>>409の後半
>>f(a,b,c)を内部でコンピュータが作ってくれて〜〜a,b,cを持つデータを入れたら答えが返ってくる
⇒その認識で合ってます。
任意のA,B,C,D,E,F,‥‥ってデータ(ベクトル)があったとき、a,b,cに変換する関数を作成するのが前処理と考えたらよい
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