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どうもニコイチです。長く続けてきました、Pythonではじめるデータ分析もいよいよ最後のセッションです。前回は、重回帰モデルを作成し、予測を行う方法を学びました。今回は、最終回として、モデルの予測精度を向上させるための方法について解説します。 ...

どうもニコイチです。前回は、モデルの精度を測るための評価関数RMSEを学びました。今回は、いよいよ予測モデルの作成に挑戦します。今回は、最も基本的なモデルの1つである、重回帰モデルを作成します。 全編はこちらから モデルとは？ モデルとは、説明...

どうもニコイチです。ここまで来るといよいよ折り返し地点です。前回は、データを学習データと評価データに分割する方法を学びました。今回は、モデルの精度を測るための重要なツール、評価関数について解説します。特に、回帰問題でよく使われるRMSE（二...

どうもニコイチです。前回は、予測モデルの概要や、モデルの評価方法について学びました。今回は、モデル作成の最初のステップとして、データを学習データと評価データに分割する方法について解説します。 全編はこちらから なぜデータを分割する必要があ...

どうもニコイチです。前回は、ダミー変数化という少し高度なデータ加工を学びました。今回は、いよいよ予測モデルの作成に挑戦します！データ分析の花形とも言えるこのステップ、一緒に楽しく学んでいきましょう。 全編はこちらから 予測モデルって何？ 予...

どうもニコイチです。前回までで、データの読み込みや簡単な集計、グラフ化を学びました。今回は、ダミー変数化という少し特殊なデータ加工テクニックを学びます。これは、質的なデータを数値データに変換する上で非常に重要なステップです。 「質的データ...

どうもニコイチです。前回の記事では、データ分析の前処理として、特徴量を選んだり、作ったりする基本的な考え方を学びました。今回は、いよいよPythonの力を借りて、DataFrameというデータのかたまりを実際に「加工」していく方法を学んでいきましょう！...

どうもニコイチです。前回の記事では、データ同士の「仲良し度」である相関関係を探る方法を学びました。今回は、いよいよデータを「モデリング」という本格的な分析に進めるための準備段階、「前処理」について学んでいきましょう！ 今回の記事でも、引き...

どうもニコイチです。前回までの記事では、データを選んだり、そのデータがどんなものか詳しく見たりする方法を学びました。今回は、いよいよデータ同士の「仲良し度」、つまり関連性を探る旅に出かけましょう！今回のテーマは「相関分析」です。 今回の記...

どうもニコイチです。前回の記事では、データの統計量と可視化を通して、データがどんなものか「ざっくり」と理解を深めました。今回は、さらに分析を進めるために、データの中から特定の「データを選び出す」方法と、選んだデータがどんなものなのかを「...