教師あり機械学習

データサイエンスを理解する

Lis Sulmont

Curriculum Manager, DataCamp

データサイエンスのワークフロー

教師あり機械学習とは

• 機械学習： データからの予測
• 教師あり機械学習： ラベル と 特徴量 を用いたデータからの予測
  • レコメンドシステム
  • 医療画像の診断
  • 手書き数字の認識
  • 顧客離脱の予測

ケーススタディ：解約予測

ケーススタディ：解約予測

ケーススタディ：解約予測

ケーススタディ：解約予測

ケーススタディ：解約予測

ケーススタディ：解約予測

ケーススタディ：解約予測

教師あり機械学習の復習

• データに基づいて予測する
• データには特徴量とラベルがある
  • ラベル：予測したいもの
  • 特徴量：ラベルの予測に役立つ可能性のあるデータ
• 学習済みモデルは予測を行える

モデルの精度を測定するには

過去データを学習用とテスト用に分割する

モデルの精度評価

モデルの精度評価

モデルの精度評価

• 発生頻度の低い事象は、両方の結果を確認することが重要
• 「解約予測」のモデル精度：0%

練習しましょう！

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