- 2023年7月29日
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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 […]
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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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
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 […]
「決定木」は機械学習のアルゴリズムの一つで、その名の通り木のような構造を持つモデルです。この記事では、決定木の視覚化について解説します。視覚化は、モデルの動作を理解し結果を解釈するための強力なツールですのでぜひご参考にしてください。 まず、決定木の視 […]
この記事で学べること 機械学習の二値分類の基本概念と実装方法 Pythonとscikit-learnを使った実践的なコーディング データ前処理から評価まで一連の流れ 複数の分類手法の比較と選び方 実務で使える評価指標の使い分け 対象読者 Python […]