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はじめに 今回は機械学習のアンサンブル手法の一つである「スタッキング」について紹介します。スタッキングは、複数の機械学習モデルを組み合わせてより高い予測性能を得るための手法です。 以下にスタッキングのメリット、デメリット、用い...

はじめに 時系列データの分析において、自己相関（Autocorrelation）は非常に重要な概念です。自己相関を理解することで、データの性質やパターンを把握し、適切なモデルを選択する手助けとなります。 自己相関は、時系列分析...

はじめに 自然言語処理（NLP）は、テキストデータを処理し、その意味や構造を理解するための技術です。MeCab（めかぶ）は、日本語の形態素解析エンジンの一つであり、NLPタスクにおいて広く活用されています。本記事では、MeCabの...

はじめに 近年、ディープラーニング（深層学習）は、画像認識や自然言語処理など、さまざまな分野で飛躍的な発展を遂げています。 しかし、ディープラーニングのモデルは、膨大なデータと計算リソースを必要とするため、効率的な学習方法が求...

はじめに TF-IDFとは、テキストマイニングにおいてよく使われる単語の重要度を計算するための手法です。 TFはTerm Frequency（単語出現頻度）の略で、IDFはInverse Document Frequency（...

はじめに ポアソン分布は、自然科学や社会科学、ビジネス分析など、多くの分野で広く利用されている確率分布の一つです。この分布は、一定の期間や空間内で発生する稀な事象やカウントデータをモデル化するために特に有用です。この記事では、ポアソ...

はじめに コレスポンデンス分析（Correspondence Analysis, CA）は、2つのカテゴリ変数の関係を、クロス集計表 → 2次元プロットに変換して見える化する手法です。 マーケティング調査では「商品属性 × 年...

はじめに データ分析や情報検索の現場では、異なるデータ同士の「どれだけ似ているか」を定量的に評価することが重要です。たとえば、ユーザーの興味の近さを比較したり、類似する文書を検索したりといったシーンで活用されます。こうした類似度の計...