「Juliaにおけるデータフィルタリング：知っておくべきすべて」
Data Filtering in Julia Everything You Need to Know
データフィルタリングについて知っておくべきすべてのこと
データサイエンスにおいて、仮説検定、機械学習、そして分析を行う際に、結果を得る上で最も重要な要素は良いデータを持つことです。データにはしばしば課されるさまざまな要件があります。データフィルタリングは非常に一般的なテクニックであり、データの一部を取り除くプロセスまたは特定のパラメータまたは複数のパラメータに合致するサンプルを取得するプロセスのいずれかです。
フィルタリングによってデータが適切でない場合にデータを削除する例としては、データから欠損値を削除することが挙げられます。これはデータサイエンスのプロセスで重要なステップであり、フィルタリング技術を用いて行われることがよくあります。一定のパラメータに合致するサンプルを取得する例としては、身長が高いことと頭をぶつけることの統計的有意性をテストしようとしている場合があります。身長が低い人のデータをフィルタリングして、身長の高い人だけのデータをテストに使用します。
このテクニックには数多くの応用があります。フィルタリングは一部の一般的なデータサイエンスのタスクにおいても必要不可欠ですので、注意が必要です。幸いにも、Juliaでのフィルタリングは比較的簡単です。この記事のコードを試してみたい場合は、以下のリンクからノートブック形式の概要をご覧ください。
Emmetts-DS-NoteBooks/Julia/data filtering in julia.ipynb at master · emmettgb/Emmetts-DS-NoteBooks
Random notebooks for various projects. Contribute to emmettgb/Emmetts-DS-NoteBooks development by creating an account…
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Juliaでフィルタリングを本当に理解するためには、いくつかの異なることを知っておく必要があります。匿名関数はしばしば引数として提供されますが、do構文を含む任意の形式の関数を引数として使用することも可能です。場合によっては、BitArrayと呼ばれるVectorの一種も利用することがあります。
BitArray
BitArrayは、Bool型の値のみを含むVectorです。Juliaでは、Arrayは単にVectorの別名です。一般的には…
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