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2023年7月

データサイエンス
  • 2023年7月30日
  • 2023年9月4日

機械学習入門：回帰モデルの作成から評価まで

この記事では、機械学習の回帰モデル作成の基本的な流れを解説します。対象データの理解から始め、特徴量の選択、モデルの作成と学習、そしてモデルの評価まで、一連のステップを具体的なコード例とともに説明します。この記事に沿って進めれば、回帰モデルを作成し、評 […]

SGINATE
  • 2023年7月30日

Scikit-learnを用いた機械学習モデル評価指標の実装

機械学習モデルの評価は、モデルの性能を理解し改善するために不可欠なプロセスです。Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnは、モデルの評価を行うための便利な関数を提供しています。この記事では、scikit-learnを使用して機械 […]

データサイエンス
  • 2023年7月29日
  • 2023年7月29日

教師なし学習の実装：Scikit-learnを使った主成分分析（PCA）、K-Meansクラスタリング、t-SNE

教師なし学習は、データの構造やパターンを探索するための手法でトレーニングデータのラベルを必要としません。この記事ではPythonのScikit-learnライブラリを用いて、教師なし学習の三つの手法である主成分分析（PCA）、K-Meansクラスタリ […]

データサイエンス
  • 2023年7月19日
  • 2023年7月19日

scikit-learnを活用したデータ前処理の実践：標準化、正規化、ラベルエンコード、ワンホットエンコード

はじめに 機械学習の世界では、データの前処理は成功の鍵となる重要なステップです。前処理が適切に行われていないと、どんなに優れたアルゴリズムを用いても、モデルの性能は大きく低下します。今回の記事では、Pythonのライブラリであるscikit-lear […]

データサイエンス
  • 2023年7月16日
  • 2023年7月29日

教師あり学習の実装：Scikit-learnを使った単回帰、重回帰、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン(SVM)、K近傍法

PythonのライブラリであるScikit-learnは、機械学習の実装を簡単に行うことができる強力なツールです。この記事では、Scikit-learnを使用して教師あり学習を実装する方法をステップバイステップで解説します。 scikit-learn […]

データサイエンス
  • 2023年7月9日
  • 2023年7月9日

ダイナミックプライシングとブッキングカーブ：価格戦略の最適化

はじめに 今日のビジネス環境では、データサイエンスが企業の価格戦略を形成する上で重要な役割を果たしています。その一例がダイナミックプライシングです。この記事では、ダイナミックプライシングの基本と、それを実現するための重要なツールであるブッキングカーブ […]

SGINATE
  • 2023年7月7日
  • 2023年7月28日

SIGNATE 【練習問題】「銀行の顧客ターゲティング」への挑戦

SIGNATEの学習コースQuest「金融機関におけるテレマーケティングの効率化」の総仕上げとして、コンペの練習問題「銀行の顧客ターゲティング」に取り組みました。 コンペの概要 実際のビジネス環境で得られたデータを用いて、マーケティングキャンペーンの […]

データサイエンス
  • 2023年7月4日

Pythonとsklearnを使って最適なモデルパラメータを発見！：グリッドサーチの実装ガイド

機械学習のモデルを作成する際、最も重要なステップの一つがハイパーパラメータの調整です。ハイパーパラメータは、モデルの学習に影響を与える設定値で、これを適切に設定することでモデルの性能を大きく向上させることができます。しかし、ハイパーパラメータの最適な […]