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Tendances
Tendances (20)
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Plus de Tomohiro Iwahashi
Plus de Tomohiro Iwahashi (10)
Taleau データサイエンス勉強会 岩橋2021-04-07
- 2. u岩橋 智宏 u2016: Tableau Japan u テクニカルサポート u 出版: Tableauで始めるデ ータサイエンス u2020-03: SPLINE GLOBAL u2021- 04: SLALOM JAPAN uTableau データサイエンス勉 強会FBグループ主催
- 10. 何が起こったか なぜ起こったか 何が起こるか︖ 何をするべきか︖ 過去と現在の可視化 未来予測や⼈知を超 えるインサイトを得 る データから得られる価値・データ活⽤の成熟度 情報 インサイト 最適化 価値 4 Stages Of Data Analytics Maturity: Challenging Gartner's Model 予測 AI/機械学習 量⼦コンピ ュータ もう⼀度重要性が⾼まる?
- 20. 例えばこんなこ ともある・・・
- 22. データの準備もとても重要︕ ・中古マンション価格を予測したい ・ 市区町村でユニオン ・ 駅名マスターとジョイン ・ NULL値の除去 ・ 外れ値（超⾼級物件）の除去 ・ 駅名表記のブレの除去 ・ 年号⻄暦変換 ・ IDのユニーク化 ・ 名寄せ 機械学習の前にや ることはたくさん ある︕︕ データがあるんだから すぐわかるでしょ︖⇒ そうでもない︕
- 25. モデルの 作成と評 価
- 26. Python で⼀からやろうとする と・・・ モデルを決める XGBoost? LightGBM? 線形回帰? ロジ スティック回帰? ニューラルネット? ランダムフォレスト？ 訓練/テストデータ分 割 K分割-交差検証、ホールドアウト 法 ハイパーパラメータ チューニング 精度の評価 RMSE、MAE、AUC、Accuracy 特徴量設 計 モデルのFIX 欠損値補 完 予測の実施 全部コーディング・・・
- 28. AutoML︓ Pycaret を使う ・⾼機能な豊富なモデル選定、チ ューニング ・Jupyter Notebookで実⾏ ・無料
- 29. AutoML︓ Einstein Discovery を使う ・Salesforceの中に組み込まれて いるAutoML ・数クリックの操作のみでモデル 作成と予測値算出
- 30. 予測モデルの検証⇒どこに誤差があるのか︖ 訓練データ 徒歩 築年 数 広さ 価格 50 60 70 60M 40 50 50 72M 10 20 30 42M 50 90 90 28M ①学習する 説明変数 trainX ⽬的 変数 Y 予測モデル 価格 65M 75M 40M 30M 訓練データに対して予測を つけてみる。 残渣＝（実際ー予測）がど こで⼤きいかを確認する。
- 42. 2. データサイエンスプロセスの実際 ・ポイント ・ 全体感を俯瞰し、諦めずに取り組む ・ 楽できるところは躊躇せずツールを使う ・ 「今」でなくても機械学習に繋がるデータの取り ⽅を意識する。（何が⾜りない︖） ・ モデルの作り⽅より、読み⽅、誤差の理由をドメ イン知識と結びつける⼒