どうもニコイチです。今回からいよいよ、データ分析の花形である、予測モデルの作成に写っていきたいと思います。まずは、モデル作成に関する概要をご紹介します。
目次
1. 汎化性能と過学習の詳細解説
汎化性能の本質
- 未知データへの対応力
- 例：料理人が新しい食材でも美味しく調理できる
- 例：医師が未経験の症状でも適切な診断ができる
- 重要なポイント
- パターン認識能力
- 本質的な特徴の抽出
- 安定した予測精度
過学習の具体的な事例と対策
- 典型的な症状
- 学習データで99%の精度
- テストデータで60%の精度
- このギャップが過学習のサイン
- 対策方法
- データの分割（訓練：検証：テスト = 6:2:2）
- 特徴量の選択と削減
- 正則化パラメータの調整
- クロスバリデーションの実施
2. モデル作成のための具体的な準備
データの種類と役割
- 目的変数（従属変数）
- 具体例：売上予測、顧客離反、疾病診断
- データ形式：数値またはカテゴリ
- 説明変数（独立変数）
- 直接的要因：年齢、収入、購買履歴
- 間接的要因：天候、季節、イベント
- 派生変数：比率、増減率、移動平均
3. モデリングの詳細手順
1. データ準備フェーズ
- データクリーニング
- 欠損値処理
- 外れ値処理
- 重複データの除去
- 特徴量エンジニアリング
- スケーリング
- エンコーディング
- 特徴量生成
2. モデル選択フェーズ
- 問題タイプの特定
- データサイズの考慮
- 計算リソースの確認
- 解釈可能性の要件
3. モデル評価の詳細
- 定量評価
- 回帰問題：MAE, RMSE, R²
- 分類問題：精度、再現率、F1スコア
- 定性評価
- 予測の安定性
- エッジケースの挙動
- ビジネスインパクト
4. 代表的なモデルの特徴と使い分け
線形回帰系モデル
- 利点
- 解釈が容易
- 計算コストが低い
- 少数データでも機能
- 欠点
- 非線形関係に弱い
- 外れ値に敏感
ツリー系モデル
- 利点
- 非線形関係に強い
- 特徴量の重要度が分かる
- 前処理が少なくて済む
- 欠点
- 過学習しやすい
- データ量が必要
ニューラルネットワーク
- 利点
- 複雑なパターンの学習
- 画像・音声処理に強い
- 自動特徴抽出
- 欠点
- 大量のデータが必要
- 計算コストが高い
- チューニングが難しい
モデル選択のベストプラクティス
- データ特性の確認
- サンプルサイズ
- 特徴量の数
- データの質
- 問題の制約確認
- 計算時間の制限
- 解釈可能性の要件
- 精度の要求水準
- 段階的アプローチ
- シンプルなモデルから開始
- 徐々に複雑なモデルを試行
- 結果を比較検証
これらの要素を総合的に考慮し、最適なモデルを選択・構築していくことが重要です。
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