2025年1月– date –

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。 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...

どうもニコイチです｡実際に特徴量を作成してましょう｡今回は､ダミー変数化について、実践的に解説していきます。 import pandas as pd import numpy as np # サンプルデータの読み込み df = pd.read_csv('bank_data.csv') # 基本的なダミー変数化 print("=...

どうもニコイチです｡前回まではデータ確認する工程を行いました｡今回からはデータの前処理に関する特徴量のステップに取り掛かっていきましょう｡特徴量（説明変数）の基礎と作成方法について、実践的に解説していきます。 import pandas as pd import nump...

どうもニコイチです｡前回に引き続きヒストグラムを使った可視化について、実践的に解説していきましょう。 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 日本語フォントの設定 plt.rcParams['font.family'] = 'MS Go...

どうもニコイチです｡前回可視化を行いましたが､実際のデータを取り扱う時にはフィルタリングすることで必要なデータのみ確認することができるため､不要な情報を省くことができます｡そこで今回は､フィルタリングについてご紹介します｡ 全編はこちらから 1. ...