機械学習

データ分析や機械学習を始めたばかりの方にとって、カテゴリ変数の処理は意外と悩ましいです。特に「ダミー変数化（One-Hot Encoding）」や「ダミートラップ（Dummy Variable Trap）」という言葉に戸惑う方も多いのではないでしょうか？ この記事では、ダミー変数化とダミートラップについて、初心者でも分かりやすく解説します。さらに、Pythonのコード例とヒートマップを用いて、実際のデータ処理の流れを丁寧に紹介します！ ダミー変数とは？ ダミー変数（Dummy Variable）とは、カテゴリ変数を数値データに変換する方法の一つです。カテゴリ変数は文字列やラベルで表現されるため、機械学習モデルではそのまま利用できません。そこで、各カテゴリを0か1の数値に変換することで、モデルが扱いやすい形にします。 例 性別データが「男性」と「女性」の2種類ある場合： 性別ダミー変数（男性）ダミー変数（女性）男性10女性01 ダミー変数化（One-Hot Encoding） ダミー変数化は、カテゴリ変数を複数の0と1で表現する方法です。Pythonでは、pandasのget_dummies関数を使うと簡単にダミー変数を作成できます。 import pandas as pd # サンプルデータ data = {'性別': ['男性', '女性', '男性', '女性', '女性']} df = pd.DataFrame(data) # ダミー変数化 df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['性別']) print(df_dummies) 実行結果 性別_女性 性別_男性 0 0 1 1 1 0 2 0 1 3 1 0 4 1 0 ダミートラップ（Dummy Variable Trap）とは？ ダミートラップとは、ダミー変数化の際に全てのカテゴリをそのまま使うことで、多重共線性が発生してしまう問題です。多重共線性とは、説明変数同士が強く相関してしまう状態で、回帰分析などのモデルで問題となります。 例 性別の「男性」「女性」を両方ダミー変数にすると、以下のようにどちらか一方が分かれば、もう一方も確定します。 性別_女性性別_男性0110 相関のヒートマップ カラム間の相関をヒートマップで可視化してみると、お互いに相関係数1で完全に相関していることがわかります。 解決策 1つのカテゴリを削除することで多重共線性を防ぎます。 df_dummies = pd.get_dummies(df, columns=['性別'], drop_first=True) print(df_dummies) 実行結果 性別_男性 0 1 1 0 2 1 3 0 4 0 これで「性別_男性」が1なら男性、0なら女性と簡単に判断できます！ まとめ ダミー変数はカテゴリ変数を0と1に変換する方法です。 ダミー変数化（One-Hot Encoding）はカテゴリごとにダミー変数を作成する手法。 ダミートラップは、すべてのダミー変数を使用することで多重共線性が発生する問題。 対策として、drop_first=Trueで1つのカテゴリを削除します。 ヒートマップで相関関係を視覚的に確認するのも効果的です。 Pythonのコードと一緒に理解することで、データ分析の実務でもすぐに活用できるはずです！ ダミー変数とダミートラップをしっかり理解して、より精度の高い分析やモデル作成に役立ててくださいね！

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ダミー変数化とダミートラップを徹底解説！Pythonコード付き