データサイエンスの進展に伴い、特徴量選択(説明変数の選択)の重要性がますます高まっています。 今回は、特徴量選択の基本概念から、PCA(主成分分析)との違い、さらには実践的な特徴量選択手法までをざっくくお話しします。 特...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd dates = pd.date_range( start='2023-01-01', ...
データを活用したマーケティング戦略は、ビジネスの成功に不可欠です。その中心に位置するのが、マーケティングミックスモデリング(MMM)です。 マーケティングミックスモデリング(MMM)は、過去のデータを分析する「振り返り分...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np from statsmodels.tsa.sea...
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...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot...
機械学習は、データから学ぶ技術です。しかし、実際のデータは完璧ではありません。特に、データセットにおける欠損データの問題は、機械学習プロジェクトにおいて避けられない課題です。欠損データをどのように扱うかは、モデルの性能に...
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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...
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データサイエンスの世界は常に進化し、そのダイナミクスに適応するには、新たなアプローチが求められています。 そこで光を放つのが、経済学の古典的理論であるリカードの比較優位説です。 リカードの比較優位説は、異なる生産者(国や...
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...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range( s...
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...
問題 答え 解説 次の Python コードの出力はどれでしょうか? Python コード: import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range( '...
データ不均衡は、医療、金融、ビジネス分析など多くの分野で遭遇する一般的な課題です。 稀な事象や少数派のデータを正確に理解し、予測することは、高度なデータ分析スキルを要求されます。 今回は、データ不均衡問題に対する効果的な...