Python CausalMLで実践する「機械学習因果推論」超入門

– その1：準備と簡単な使い方 –

データが語る物語の奥深くには、単なる相関関係を超えた「因果関係」が隠されています。企業が新たなマーケティング戦略を展開する際、医療専門家が治療法の効果を評価する時、または政策立案者が社会政策の成果を測る際に、単に「何が...

様々な時系列ランダムウォークと近未来分析

ビジネスの現場では時系列データは当然のごとく登場します。売上や販売データ、在庫データ、センサーデータなどすべて時系列データです。そのような時系列データの中に、ランダムウォークと呼ばれる時系列データが登場することがありま...

Pythonプログラミングの世界におけるデバッグは、しばしば時間を要する煩雑なプロセスとなりがちです。しかし、正しいツールを用いることで、このプロセスを大幅に簡素化し、より効率的かつ楽しいものに変えることができます。 ...

データサイエンスの進展に伴い、機械学習モデルの正確さを左右する重要な問題の一つがデータ不均衡です。データ不均衡は、特定のクラスのサンプル数が他のクラスに比べて極端に少ない場合に発生し、予測モデルの性能に悪影響を及ぼしま...

機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。最小構成は、1つの変換器と1つの推定器（予測器）を連結したものです。変換器：特徴量X（説明変数）などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換（Trans...

機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。最小構成は、1つの変換器と1つの推定器（予測器）を連結したものです。変換器：特徴量X（説明変数）などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換（Trans...

データサイエンスの進化に伴い、多くの業界で複雑なデータ問題に直面しています。特に、データ不均衡は分析精度の低下を引き起こし、有意義な洞察の抽出を困難にしています。前回、データ不均衡問題を解消するための強力なテクニック...

データサイエンスの世界では、正確な分析と予測が成功の鍵となります。しかし、多くの実際のデータセットは不均衡であり、これが特に分類問題において大きな課題となることがあります。今回は、データ不均衡問題を解消するための強力...

機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。最小構成は、1つの変換器と1つの推定器（予測器）を連結したものです。変換器：特徴量X（説明変数）などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換（Trans...

機械学習のパイプラインとは、複数の処理を直列に連結したものです。最小構成は、1つの変換器と1つの推定器（予測器）を連結したものです。変換器：特徴量X（説明変数）などの欠測値処理や変数変換などの、特徴量変換（Trans...