- 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 …
詳細はこちら
- 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 …
詳細はこちら
- 2024年6月
- カテゴリ : 分析設計/データ理解
事例で実践するNode-AI
目次 はじめに 事例紹介 目的の明確化 ビジネスの目的と連携 データの理解と前処理 モデル作成と評価 おわりに はじめに 本記事では、具体例として電力需要の予測問題を取り上げ、問題設定から、モデル評価 …
詳細はこちら
- 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 …
詳細はこちら
- 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 …
詳細はこちら
- 2024年4月
- カテゴリ : 分析ヒント
データ分析における実験管理の重要性
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 …
詳細はこちら
- 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。
詳細はこちら