データ分析プロセスの全体像
  • 2024年6月
  • カテゴリ : 分析設計/データ理解

データ分析プロセスの全体像

はじめに 「データ分析ってなんか難しそう…」「興味はあるけど、何から始めたらいいか分からない…」そう感じているあなた、ひとりではありません! 多くの分析初心者が同じ悩みを抱 …

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ベースラインのモデルを正しく評価したい
  • 2024年6月
  • カテゴリ : 評価/運用

ベースラインのモデルを正しく評価したい

はじめに この記事では、データ分析プロセスの全体像を読み、ベースラインとなるモデルを作成することの大切さを学んだ方を対象としております。ベースラインとなるモデルを作成し、評価を行った際に数値的に良い精 …

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ホールドアウト法
  • 2024年5月
  • カテゴリ : 評価/運用

ホールドアウト法

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。

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時系列分析で用いる数理モデル
  • 2024年5月
  • カテゴリ : モデリング/学習

時系列分析で用いる数理モデル

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。

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モデル評価(相関係数/決定係数)
  • 2024年5月
  • カテゴリ : 評価/運用

モデル評価(相関係数/決定係数)

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 …

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モデル評価(MAE/RMSE)
  • 2024年5月
  • カテゴリ : 評価/運用

モデル評価(MAE/RMSE)

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 …

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過度に精度が高い場合はリークを疑おう
  • 2024年4月
  • カテゴリ : 分析ヒント

過度に精度が高い場合はリークを疑おう

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。

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