機械学習を学ぶ

クロスバリデーションの重要性クロスバリデーションは、モデルの評価や最適化の過程で非常に重要な手法です。データセット全体を使ってモデルを評価するのではなく、データを複数のサブセットに分割し、各サブセットで訓練とテストを繰り返すことで、より一般化された評価を得ることができます。これにより、過学習やアンダーフィッティングのリ...

ROC曲線とAUCの解釈ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）は、分類モデルの性能を評価するための重要なツールです。特に、モデルの閾値（しきい値）を調整した際のTrue Positive Rate（感度、再現率）とFalse Positive Rateのトレードオフ...

混同行列の理解と応用混同行列（Confusion Matrix）は、分類モデルのパフォーマンスを評価するために使用される基本的なツールです。この行列を使用することで、モデルがどの程度の正確さで正しい分類を行ったのかを分析できます。混同行列は通常、二値分類問題に適用されますが、マルチクラス分類にも対応可能です。混同行列の...

モデル評価指標（精度、再現率、F1スコア）機械学習モデルのパフォーマンスを評価する際、適切な指標を選ぶことは非常に重要です。分類モデルの場合、モデルの正確性を測定するために様々な指標がありますが、精度、再現率、F1スコアは代表的なものです。これらの指標を理解し、実際にPythonを使って計算する方法を学びます。精度（A...

バギングとアンサンブル学習の概要アンサンブル学習は、複数の機械学習モデルを組み合わせて、より良い予測結果を得るための技術です。単一のモデルでは十分な性能を発揮できない場合でも、複数のモデルを組み合わせることで性能を向上させることができます。アンサンブル学習には、バギング（Bagging）、ブースティング（Boostin...

決定木とランダムフォレストの分類問題での使用決定木（Decision Tree）とランダムフォレスト（Random Forest）は、分類や回帰に使用される代表的な教師あり学習アルゴリズムです。本記事では、分類問題に焦点を当て、決定木とランダムフォレストの基本的な仕組みと、Pythonでの実装方法について解説します。決...

サポートベクターマシン（SVM）の基礎とカーネル法サポートベクターマシン（SVM）は、教師あり学習アルゴリズムの一つで、特に分類問題でよく使用されます。SVMの目標は、異なるクラスのデータを区別するための最適な超平面（ハイパープレーン）を見つけることです。SVMの基本概念サポートベクターマシンの基本は、2つの異なるクラ...

k近傍法（KNN）の応用k近傍法（K-Nearest Neighbors、KNN）は、分類や回帰タスクにおいて非常にシンプルで強力な機械学習アルゴリズムです。KNNは、訓練データ内の「k個の最も近いサンプル」に基づいて、新しいデータポイントを予測します。このアルゴリズムは、特にラベル付けされたデータセットが豊富に存在し...

ロジスティック回帰の基礎と実装ロジスティック回帰（Logistic Regression）は、分類問題において最も基本的でありながら、非常に強力なアルゴリズムの一つです。名前に「回帰」と含まれていますが、実際には2値分類（バイナリ分類）に利用されるアルゴリズムです。この記事では、ロジスティック回帰の基本的な概念とPyt...

勾配ブースティングによる回帰分析（XGBoost、LightGBM）勾配ブースティング（Gradient Boosting）は、複数の決定木モデルを組み合わせて予測精度を向上させる強力なアンサンブル学習アルゴリズムです。この手法は、回帰分析や分類問題に広く利用され、XGBoostやLightGBMはその中でも非常に人気...

サポートベクターマシン（SVM）による回帰サポートベクターマシン（SVM）は、主に分類タスクでよく使われるアルゴリズムですが、回帰タスクにも利用できます。これをサポートベクター回帰（Support Vector Regression: SVR）と呼びます。SVMの基本的な概念は、データをできるだけ分ける最適な超平面を見...

決定木回帰の基礎と実装決定木回帰（Decision Tree Regression）は、データを基に一連の条件を作成し、最も適切な結果を得るためにデータを分割するアルゴリズムです。決定木は回帰タスクにおいても有効で、データを複数の領域に分割し、その領域ごとに予測値を計算します。本記事では、決定木回帰の基本概念とPyth...

ポリノミアル回帰の応用ポリノミアル回帰（Polynomial Regression）は、線形回帰の拡張であり、線形では表現できない複雑な関係をモデル化するために使用されます。線形回帰は特徴量と目的変数の間に直線的な関係を仮定しますが、ポリノミアル回帰では高次の多項式を用いることで、曲線を使ってデータにフィットさせること...

多重線形回帰と正則化（Lasso、Ridge）多重線形回帰は、1つ以上の説明変数を使用して目的変数を予測する回帰手法です。多重線形回帰において、モデルが複雑すぎると過学習のリスクが高まり、汎化性能が低下することがあります。この問題を軽減するために、正則化（Regularization）を用います。本記事では、Pytho...

主成分分析（PCA）を用いた特徴量の圧縮主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）は、特徴量の次元を削減し、データをよりコンパクトに表現するための手法です。PCAを使用することで、重要な情報を保持しつつ、データの冗長性を減らし、モデルの学習効率を向上させることができます。本記事では...

時間や日付データの取り扱いと特徴量生成時間や日付データは、ビジネスや科学の分野で広く使われ、機械学習においても重要な役割を果たします。これらのデータを適切に扱い、特徴量を生成することで、モデルの性能を向上させることができます。本記事では、時間や日付データの取り扱い方と、特徴量生成の方法について解説し、Pythonによる...