24.Pythonでデータ分析を始めよう！初心者向けガイド-予測の実装編-

どうもニコイチです。いよいよ予測の開始です。実際にpredict関数を使って、予測をしてみましょう。

1. 基本的な予測（predict関数）

# 予測の実行
predictions = model.predict(X_test)

# 最初の5件の予測結果を確認
print("予測結果（0:継続なし、1:継続あり）:")
print(predictions[:5])

2. 確率による予測（predict_proba関数）

# 確率予測の実行
probabilities = model.predict_proba(X_test)

# 継続確率（1である確率）の取得
continuation_prob = probabilities[:, 1]

# 結果の確認（最初の5件）
print("\n継続確率:")
for prob in continuation_prob[:5]:
    print(f"{prob:.1%}")

3. 実践的な予測例

import pandas as pd

# 予測したいケース
new_data = pd.DataFrame({
    '年齢': [35, 50, 65],
    '世帯年収': [500, 800, 1200],
    '預入期間': [3, 5, 7]
})

# 予測実行
predictions = model.predict(new_data)
probabilities = model.predict_proba(new_data)[:, 1]

# 結果をまとめる
results = pd.DataFrame({
    '年齢': new_data['年齢'],
    '世帯年収': new_data['世帯年収'],
    '預入期間': new_data['預入期間'],
    '継続予測': predictions,
    '継続確率': probabilities
})

print("\n予測結果:")
print(results)

予測値の解釈

• predict():
• 出力: 0（継続なし）または 1（継続あり）
• 例: [1, 0, 1] → [継続する, 継続しない, 継続する]
• predict_proba():
• 出力: [[非継続確率, 継続確率], …]
• 例: [[0.2, 0.8]] → 継続確率80%