- 2023年8月7日
- 2023年10月29日
マナビDX Quest2023への参加記録 ①申し込みから開会式まで
2023年度の「マナビDX Quest」に参加することにしました。 マナビDX Questというのは、経済産業省が開設したデジタル人材育成のためのプログラムです。実践的なケーススタディや地域企業との協働を通じて、デジタル技術の活用やDX推進の考え方を […]
- 2023年8月4日
- 2023年9月4日
SIGNATE 【練習問題】Jリーグの観客動員数予測 への挑戦
SIGNATEの学習コースQuest「スポーツのチケット価格の最適化」の総仕上げとして、コンペの練習問題「Jリーグの観客動員数予測」に取り組みました。 回帰モデルの作成手順をまとめたこちらの記事に沿って作業を進めましたので、適宜ご参照ください。 コン […]
- 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 […]
- 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 […]
- 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 […]
- 2023年7月22日
scikit-learnを利用した機械学習モデルの検証のためのデータ分割手法
機械学習モデルの開発では、モデルの訓練と評価を適切に行うためにデータの分割が必要となります。この記事では、機械学習モデルの評価に使用される主要なデータ分割手法について、具体的なコード例とともに解説します。 train_test_splitによる学習デ […]
- 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 […]
- 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 […]
- 2023年7月15日
scikit-learnのDataset-APIを活用したデータセットの取得と利用方法
scikit-learnはPythonの機械学習ライブラリの一つで、その中にはDataset-APIという便利な機能が含まれています。このAPIを活用することで、機械学習アルゴリズムを試験的に使ってみる際に必要なテストデータセットを簡単に取得すること […]
- 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 […]