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どうもニコイチです。長かったPythonでデータ分析を始める初心者向けガイドも終盤に突入し、次回が最後となります。いままで色々扱ってみておわかりの通りPythonを使ったデータ分析は、初心者でも取り組みやすいツールやライブラリが豊富に揃っています。...

どうもニコイチです｡前回はグリッドサーチについて学びました｡今回は、パラメータの評価についてもう少し詳しく見ていきたいと思います｡添付されたCSVデータを使用し、グリッドサーチの実施やスコアの可視化、最適なモデルでの評価までを段階的に説明しま...

どうもニコイチです｡前回､モデルチューニングの概要について説明しました｡以下の記事では、初心者向けにグリッドサーチを実行し、CSVデータを用いたデモンストレーションを行います。初心者がつまづきやすいポイントを詳しく説明しながら進めます。 Python...

機械学習モデルの性能を最大限に引き出すためには、適切なパラメータ設定と評価方法の理解が不可欠です。この記事では、初心者の方向けに、重要な概念をわかりやすく解説していきます。 1. パラメータチューニングとは 基本的な考え方 パラメータは、料理...

どうもニコイチです｡前回まででモデルの作成や評価を行えるようになりました｡しかし､結果が今ひとつ･･･ということは少なくありません｡その時は予測精度の向上に取り掛かる必要があります｡この記事では、予測モデルの精度を向上させるための基本的な方法に...

どうもニコイチです。前回はROC曲線について学びました。この記事では、Pythonを使ったデータ分析の基本として「決定木」の作成と可視化を学びます。今回は、具体的な例として「定期貯金契約に関するデモデータ」を使用し、ステップバイステップで解説しま...

どうもニコイチです。前回AUCについて学びました。今回はデータ分析の一環として、モデルの性能を評価する際に「ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）」がよく使われます。この曲線は、モデルの予測精度を視覚的に確認するためのグラフで、...

どうもニコイチです。この記事では、Python初心者がデータ分析を始める際のステップを具体例を用いて解説します。特に、初心者がつまずきやすいポイントをわかりやすく説明し、実際のデータを使った実践例も紹介します。 使用するデータ 今回は「定期貯金...

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...

重要度分析の意義 モデルの判断基準を理解できる 予測に影響を与える主要因を特定 モデル改善のヒントが得られる 不要な変数の特定が可能 定期貯金契約データでの重要度分析 各変数の重要度の割合 # モデルの準備と学習 model = DT(max_depth=3, random_st...