Python データに欠損値（NaN）が含まれていた場合の対応方法三選
結論
一選.replace関数で欠損値（NaN）を任意の文字に置き換える
二選.dropna関数で欠損値（NaN）が含まれている行を削除する
三選.fillna関数で欠損値（NaN）を任意の文字で穴埋めする
経緯...
Python 
Python データに欠損（NaN）が含まれているかを確認する方法
結論
pandasのisnull関数を使う
isnull().sum()を用いると項目ごとの欠損数の合計を出せる
経緯
機械学習のために用意、取得した学習データに欠損（NaN）があり、精度の低い機械学習モデルしか作れ...
Python pandasのread_csvで日本語を含むCSVファイルを使用する時の注意点
結論
日本語を含むcsvファイルを読み込む時は、オプションにencoding='shift_jis'を指定する。
encoding='shit_jis'を指定した際、読み込みエラーとなることがある。
読み込みエラーにな...
機械学習 混同行列を用いたモデルの評価方法
目的は「混合行列の基本を理解する」
分類の機械学習モデルを作成したのちに、そのモデルをどのように評価すればよいか。
評価の基準となる混合行列、混合行列を基に計算する精度、適合率、再現率、F値の基本をまとめました。
不良品判定モデルを例...