MIPREPは、主に以下の用途で利用されます。 データ前処理: MIPREPは、データ分析や機械学習の前にデータを整形するためのツールです。データのクリーニングや変換を行い、分析に適した形式に整えます。 特徴量エンジニアリング: 特徴量の選択や生成をサポートし、モデルの性能を向上させるための重要なステップを助けます。 自動化: MIPREPは、データ処理のプロセスを自動化する機能を持っており、手作業でのエラーを減少させ、効率を向上させます。 視覚化: データの視覚化機能もあり、データの傾向やパターンを把握しやすくします。 これらの機能により、MIPREPはデータサイエンスや機械学習のプロジェクトにおいて非常に役立つツールとなっています。