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データの前処理でわからない部分

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回答 1

投稿 2017/12/01 20:16

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renren643

score 148

参考にしたサイト(kaggle、[6]より)
上のサイトで、
次のようなデータフレームで、StandardScaler()を用いてデータを前処理しているのですが、
イメージ説明
なぜ「transf = df.Fare.reshape(-1,1)」のdf["Fare"]の部分だけtransfに代入されているのでしょうか?
fitさせたい対象が ['Fare','Age','Name_length']なら、
transf = df[col].reshape(-1,1)とすべきではないかと思いました。

from sklearn import preprocessing
for col in ['Fare','Age','Name_length']:
    transf = df.Fare.reshape(-1,1)
    scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(transf)
    df[col] = scaler.transform(transf)

また、「Name_length(名前の文字数)」の特徴量は乗客の生存に関係ないと思うのですが、
これを特徴量として加える理由はなんですか?

とりあえず数値化できるものはしておいた方がいいのでしょうか?

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回答 1

checkベストアンサー

0

仰る通りだと思います。
コードが誤っていると思いますね。
教科書でもちょくちょく間違えているので、自分の考えにじしんも持つことも大事かと。

結局そのままモデルを作ると名前の長さが入っていないことになるので、精度に影響を出さないのではないでしょうか。

お金を持っている人の方が名前が長い可能性はありますが。

投稿 2017/12/02 00:53

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