教師あり機械学習

ビジネスのためのデータサイエンス

Ramnath Vaidyanathan

VP of Product Research, DataCamp

教師あり機械学習とは

• 機械学習：データから予測する
• 教師あり学習：ラベルと特徴量を用いて予測する
  • レコメンドシステム
  • メール件名の最適化
  • 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

ケーススタディ：解約予測

要点復習

• データに基づき予測する
• データは「特徴量」と「ラベル」から成る
  • ラベル：予測したい対象
  • 特徴量：ラベルを予測し得るデータ
• 学習済みモデルで予測可能

モデル評価

過去データを学習用とテスト用に分割

モデル評価

	予測	実際
解約	0%	3%
継続	100%	97%

演習に進みましょう

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