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output: github_document
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<!-- README.md is generated from README.Rmd. Please edit that file -->
```{r, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(
collapse = TRUE,
comment = "#>"
)
set.seed(1014)
```
`r emo::ji("book")` Data Preprocessing Cookbook `r emo::ji("cook")`
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<!-- badges: start -->
<!-- badges: end -->
R言語でのモデリングおよび統計解析のためのパッケージを扱う[tidymodels](https://github.com/tidymodels/tidymodels)の中から[{recipes}](https://github.com/tidymodels/recipes), [{embed}](https://github.com/tidymodels/embed), [{textrecipes}](https://github.com/tidymodels/textrecipes) パッケージを使ったデータ前処理、特徴量エンジニアリングの手法を紹介します。
(余力があればPython、scikit-learn preprocessing等を利用した処理手順についても書きます)
## TOC
- パッケージ全般
- データ整形
- [スケーリング処理](https://uribo.github.io/dpp-cookbook/slides/scaling)
- 特徴量選択(フィルタ法)
- 次元削減
- [不均衡データに対する調整](https://uribo.github.io/dpp-cookbook/slides/class-imbalance)
- [欠損値への対応](https://uribo.github.io/dpp-cookbook/slides/missing-data)
- kNN
- [データ分割](https://uribo.github.io/dpp-cookbook/slides/data-split)
- 特徴量エンジニアリング
- numeric
- categorical
- text
- date and time
- coordinates
- モデル・アルゴリズムあれこれ
- 線形回帰
- ランダムフォレスト
- 評価指標あれこれ
- パラメータ探索
## Dataset
### 地価公示データ (land price)
国土交通省 国土数値情報 (地価公示データ 第2.4版 L01 平成30年度 https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-L01-v2_5.html )を使用し瓜生真也が作成・加工したものです。
うち関東一都六県のデータに対しては、該当する市区町村の夜間人口データを 平成27年度 国勢調査 従業地・通学地による人口・就業状態等集計 より付与しました。
### 土砂災害・雪崩メッシュデータ (hazard)
国土交通省 国土数値情報(土砂災害・雪崩メッシュデータ 第1.1版 A30a5 平成23年度 https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-A30a5.html )を使用し瓜生真也が作成・加工したものです。
このうち九州地方のデータにおいては
各メッシュと対応する標高・傾斜度の情報を
同国土数値情報 標高・傾斜度3次メッシュデータ 第2.2版 G04a 平成21(2009)年度 https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-G04-a.html
より、またメッシュ内に含まれる特殊土壌の情報を
特殊土壌地帯データ 第3.0版 平成28年 https://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/datalist/KsjTmplt-A23-v3_0.html
より付属させています。
加えて気象庁ホームページ 過去の気象データ・ダウンロード http://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php より対象地域、対象とする期間 (2016年7月) のデータを関連する気象データとして瓜生真也が加工・作成しました。
### ビールへの支出データ (beer)
総務省 家計調査 家計収支編 二人以上の世帯「1世帯当たり1か月間の日別支出 (表6-16)」の項目から「ビール」に対する支出金額のうち、2018年7月から同年9月 (3ヶ月)の日毎の値、および2015年1月から2018年12月の各月の平均値を利用しています。
また統計データに含まれる日付および月間の気象データを、気象庁ホームページ 過去の気象データ検索 http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/index.php より、観測地点「東京」のデータとして瓜生真也が加工し結合しています。
## References
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## Information
**Author**: Uryu Shinya ([\@uribo](https://github.com/uribo), Twitter: [\@u_ribo](http://twitter.com/u_ribo) )
**License**: MIT
**Session Info**
各スライドの末尾にRのバージョンおよびパッケージを掲載しています。
- R `r paste(version$major, version$minor, sep = ".")`
- local (macOS Catalina)
- docker... Dockerfile is [here](https://github.com/uribo/dpp-cookbook/blob/master/Dockerfile)