Data Structure ?
0.01M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
# コンテキスト
これはUCIのガラス識別データセットです。IDを含む10個の属性があります。目的変数はガラスの種類（7つの離散値）です。
# 内容
属性情報：
1. ID番号：1から214（CSVファイルから削除されています）
2. RI：屈折率
3. Na：ナトリウム（単位：対応する酸化物中の重量パーセント、属性4 - 10も同様）
4. Mg：マグネシウム
5. Al：アルミニウム
6. Si：シリコン
7. K：カリウム
8. Ca：カルシウム
9. Ba：バリウム
10. Fe：鉄
11. ガラスの種類：（クラス属性）
-- 1 建物の窓（フロート法処理済み）
-- 2 建物の窓（非フロート法処理済み）
-- 3 車両の窓（フロート法処理済み）
-- 4 車両の窓（非フロート法処理済み）（このデータベースにはありません）
-- 5 容器
-- 6 食器
-- 7 ヘッドランプ
# 謝辞
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Glass+Identification
出典：
作成者：
B. German
中央研究施設
内務省法科学サービス
アルダーマストン、リーディング、バークシャー RG7 4PN
提供元：
Vina Spiehler博士、DABFT
診断製品会社
(213) 776 - 0180（内線3014）
# 着想
このデータセットのデータ探索から、2つの重要な特性が明らかになります。
1) 変数は目的変数を含めて互いに高度に**相関**しています。
では、このデータセットに最適な機械学習アルゴリズムはランダムフォレスト、KNN、それとも他のアルゴリズムでしょうか？また、データセットが小さすぎるため、PCAを適用する可能性はありますか、それとも完全に避けるべきでしょうか？
2) データが高度に**歪んで**います。
スケーリングで十分ですか、それともデータを正規化するために他の手法を適用すべきでしょうか？例えばボックス - コックス変換など。
×
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