機械学習実践

1.データの前処理

　順次処理する。
　　・説明変数の作成や削除
　　・データの正規化

ここから先、GoogleColabによるサンプル記述になります
　　ログイン用のＩＤとＰＷを入手し、各ノートブックを参照

　　（１）データの読み込み　前処理（１）.ipynbを参照

　　　ライブラリーを読み込む
　　　　　pandas・・・データ解析用
　　　　　numpy・・・数値計算用
　　　　　matplotlib.pyplot・・・グラフ描画用
　　　　　seaborn・・・データ可視化用
　　　グラフ表示を準備する
　　　「Scikit-learn」より「irisデータ」を読み込む
　　　　　irisデータとは多数のアヤメ（菖蒲）画像です
　　　変数名を確認する
　　　　　irisデータの詳細をDESCRで確認する
　　　　　DESCRとはデータセットの説明（description）
　　　　　print文でDESCRの内容を出力する

　　（２）データの確認　前処理（１）.ipynbを参照

　　　PandasのDataFrameを利用してデータセットを作る
　　　　　リストの１個目はirisのdata
　　　　　リストの２個目はirisのfeature_names
　　　関数で内容を確認する
　　　　　head関数・・・先頭５行
　　　　　info関数・・・概要
　　　　　describe関数・・・要約統計量
　　　　　shape関数・・・データの形状（大きさ）
　　　　　iloc関数・・・データのスライス
　　　　　query関数・・・条件に合う行

　　（３）欠損値の確認　前処理（２）.ipynbを参照

　　　欠損値のあるデータを用意し、関数で内容を確認する
　　　　　isnull関数・・・欠損値の有無
　　　　　fillna関数・・・欠損値の補完
　　　　　dropna関数・・・欠損値のある行を削除

　　（４）データ型の変換