機械学習– tag –
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ナレッジCatboostアルゴリズム実装手順（Dataiku）
Catboostとは文字データ（店舗名や天気などのカテゴリ変数）の扱いに特化したアルゴリズムです。ターゲットエンコーディング... -
データ基盤BigQuery MLで作るUplift Modeling
むやみなクーポン配布で利益を削っていませんか？因果推論「Uplift Modeling」を用いて「クーポンを配るべき顧客」だけを特定... -
ナレッジ正しい予測のために：機械学習のリークとは？
モデル開発において、「手元のテストデータでは非常に高い精度が出たのに、本番環境に導入すると予測があまり当たらない」と... -
データ基盤Dataiku予測結果タブの解説
【Dataiku】ML予測結果画面の見方を徹底解説。モデルの精度をどう判断すべきか？Machine Learning Basicsの学習内容をベース... -
データ基盤回帰モデルの評価指標を徹底解説
R²、MAPE、MAE、RMSEについて、意味・解釈・使いどころを整理して解説します 1. はじめに 回帰モデルを作ったら、次に重要な... -
ナレッジ新店舗の客数はどう予測すべきか？——過去データなしで「立ち上がり期間」の客数予測を行う方法
小売業の需要予測において、新店舗特有の「立ち上がり期間」の客数推移予測モデルの設計の考え方を紹介 はじめに 小売業の需... -
データ基盤【適合率と再現率はもう迷わない！】評価指標を解説
この記事では、二値分類を中心に精度評価の全体像を整理しつつ、特に「適合率（Precision）」と「再現率（Recall）」の違いを... -
ナレッジ
Dataikuとは？AI活用を加速する統合プラットフォームを初学者向けに解説
AI活用が“PoC止まり”で進まない…そんな悩みを解決する統合プラットフォーム「Dataiku」を初心者向けに解説。専門家でなくても... -
ナレッジ【徹底解説】カーネルモデルとは？基礎から最新の応用・未来展望まで
カーネルモデルの基礎から応用事例、メリット・デメリット、さらにディープラーニングや量子計算との融合など最新動向まで網... -
データ基盤チャーン（顧客離反）予測モデルを実装してみた
サブスクリプションビジネスにおいて、顧客の離脱を事前に予測できればどれほど心強いでしょうか。今回は1000名の顧客データ...