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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...

モデル学習の基本 データの準備 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DT # CSVファイルの読み込み data = pd.read_csv('定期貯金契約データ.csv') # 説明変数と目的変数の分離 X = data[['年齢', '世帯年収',...

どうもニコイチです。いよいよモデルの操作に移っていきます。その前に毎処理について解説いたします。 必要なライブラリのインポート from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier as DT モデルの初期化 基本的な初期化 model = DT() # 最もシンプル...

どうもニコイチです。ここでは肝心のモデルについて説明していきます。いよいよデータ分析の世界へようこそ！ここでは、初心者の方でも理解しやすいように、決定木モデルを中心としたデータ分析の基礎を解説します。 モデルの基本概念 モデルとは？ モデル...

どうもニコイチです。前回評価関数についてざっと触れました。今回はPythonを使ってデータ分析を始めたいと思っている初心者の方に向けて、今回はデータ分析で重要な評価指標の一つである「AUC」について解説します。また、実際のデータを使ってAUCを計算...

どうもニコイチです。データ分析の世界で成功するためには、モデルの性能を正確に評価することが不可欠です。なぜなら、実際に作成した予測モデルがどれくらい正しいか評価することができないからです。正しく評価できれば、ROIの算出などにも役立てること...