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はじめに 回帰モデルの評価はモデルの性能を正確に理解し、改善のための手がかりを得る上で重要です。その中でも、MAPE（Mean Absolute Percentage Error）は一般的に使用される指標の一つです。 本記事で...

はじめに 時系列分析は、データが時間に依存する場合にそのパターンやトレンドを理解し、将来の値を予測するための強力なツールです。その中でも、自己回帰モデル（ARモデル）は基本的でありながらも効果的な手法の一つです。 本記事では、...

はじめに 現代のビジネス環境では、企業が成功するためには消費者の行動を正確に理解し、それに基づいた効果的なマーケティング戦略を構築することが不可欠です。 この記事では、「アソシエーション分析」を通じてマーケットデータを駆使し、...

はじめに 機械学習の分野では、常に新しい手法が登場し、その中でも「ブースティング」は予測精度を向上させるための魅力的な手法として注目されています。本記事では、ブースティングの基本的な概念から具体的な利点までを解説し、なぜ多くのデータ...

はじめに 機械学習の成功において、データの品質と適切な特徴量の選択は重要な要素です。本記事では、機械学習モデルの精度向上において特に重要な特徴量の抽出方法に焦点を当てます。適切な特徴量の選択は、モデルの性能を向上させ、過学習や適合不...

はじめに 統計モデリングや回帰分析を行う際、多重共線性は一般的な問題として知られています。多重共線性が存在すると、統計モデルの信頼性が低下し、係数の解釈が難しくなります。この問題を解決するために利用されるのが、「VIF」です。本記事...

はじめに 多重共線性は、回帰分析を行う上での重要な統計的な課題の一つです。本記事では、多重共線性の概念、影響、および対処法に焦点を当て、回帰分析を実施する際に研究者が注意を払うべきポイントについて探ります。 多重共線性の概要 ...

はじめに 時系列データは、日々のビジネスや科学、医療などの様々な分野で収集され、分析されています。このようなデータの中から意味のあるクラスタを抽出するために、「時系列クラスタリング」と呼ばれる手法が活用されています。本記事では、時系...

はじめに 時系列データの異常値は、正確な予測や分析において大きな障害となり得ます。本記事では、異常値の発見方法とそれに対する効果的な対応策に焦点を当て、時系列データの品質向上に貢献する手法について解説します。 異常値の発見方法...