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はじめにホールドアウト法は AI モデルの精度を適切に判断するためのデータ分割手法です。この記事では分割後の各データの役割、データ分割の比率、時系列データを分割する際の注意点を解説します。

はじめにモデルの評価指標として用いられる、相関係数(CORR)と決定係数(R2)について解説します。本ページと合わせてモデル評価(MAE/RMSE)を読むとモデルの評価方法について深く理解できま …

はじめに開発したモデルの評価方法について記述します。モデルの評価方法の 1 つとして評価指標を使った評価があります。時系列回帰の評価指標は大きく予測値と実測値との誤差の大きさを表す MAE …

はじめに分析をはじめるにあたり、まずはデータが持つ性質について理解することは分析の方針を決める際に重要です。

はじめに時系列分析には時間依存性やトレンド成分、周期成分といった要素しばしばがあり、時系列ではないテーブルデータの分析とは異なる手法が必要となります。

はじめに機械学習の文脈における実験管理とは、分析に用いるデータや分析手法、分析手法に関するパラメータなどの情報を整理し、管理することを指します。他にも、分析を行った環境や評価に用いた指標などの情報 …

はじめにリークが発生している状態で分析を進めると、手元のデータでは AI モデルの精度が実際よりも良く見え、本番のデータでは AI モデルが使い物にならないくらいに精度が下がることがあります。