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    Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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    機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

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pandas で二つの DF を比較して足りない column を補完したい

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yutaro1

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やりたいこと

Kaggleで以下の問題に取り組んでいます。
https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python/comments

機械学習にデータを投げるためにデータフレームをダミーデータに変換しました。そして、学習機に投げたはいいものの、テストデータをダミーデータに変換した際に、列数が合わなくなってしまいテストを行うことができません。そこで、二つのデータフレームを比較し、テストにない列を追加し、0で埋めるようにしたいです。

以下、該当コードになります。

import pandas as pd
df_train = pd.read_csv('./train.csv')
df_train = pd.get_dummies(df_train)
#column:221

X_train  = df_train.drop('SalePrice', axis=1)
Y_train  = df_train['SalePrice']

from sklearn import linear_model
clf_er= linear_model.ElasticNet(alpha=1.0, l1_ratio=0.5)
clf_er.fit(X_train, Y_train)

df_test = pd.read_csv('./test.csv')
df_test = pd.get_dummies(df_test)
#column:206

今回はあるデータを全て数値化して学習させようとしていますが、高性能な学習機を作成する際に、説明変数は目的変数との相関が高いものを5や6個厳選して学習させた方がいいのでしょうか?

今回のデータ数は1500個ぐらいです。

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