IT 高い精度が出せる「LightGBM」とは？Python例と実用例を紹介
はじめに
近年、機械学習の分野で高い精度と高速な学習性能を誇るアルゴリズムとして注目されているのが「LightGBM（ライト・ジー・ビー・エム）」です。この記事では、LightGBMの特徴、Pythonによる基本的な実装方法、そして...
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機械学習 高い精度が期待できる予測手法ランダムフォレストとは？Pythonでの実行例も紹介
はじめに
機械学習の世界では、様々なアルゴリズムが開発されていますが、その中でも高い予測精度と安定性でよく使われているのが「ランダムフォレスト」です。
本記事では、ランダムフォレストの基本概念から、Pythonを使った実装まで...
機械学習 決定木分析の仕組みと使い方を解説。Pythonによる実装例も紹介
はじめに
データ分析や機械学習において、分類や予測のためによく使われるのが決定木分析（Decision Tree Analysis）です。決定木分析は「もし〇〇なら△△」というルールを作り、データを分岐していくことで、最終的な答えを...
機械学習 機械学習の際に必要な前処理とその方法とは (テーブルデータ編)
はじめに
機械学習モデルの性能を最大限引き出すためには、データの前処理が非常に重要です。
テーブルデータ（構造化データ）を用いる場合、データの質や構造を整えることで、モデルの学習を実施し予測をすることができます。本記事では、テ...
機械学習 クロスバリデーション(交差検証)とは。pythonを用いた例も紹介
はじめに
クロスバリデーション（交差検証）は、モデルの性能をより正確に評価するためにデータセットを複数の分割に分けて訓練とテストを繰り返す方法です。
通常、データを訓練セットとテストセットに単純に分割する方法では、データの偏り...
機械学習 決定係数R2とは。使い方を理解しよう
はじめに
決定係数（R2） とは、回帰分析においてモデルがデータどれだけ説明できるかを示す指標です。R2の値は 0から1 の範囲にあり、 1に近いほどモデルがデータをよく説明していることを意味します。
決定係数を含め、様々なモ...
機械学習 2つのデータ間距離を測る「ハミング距離」とは
はじめに
データサイエンスや情報理論において、データ同士の違いを測ることは非常に重要です。
特に、デジタル通信やエラーチェックの分野でよく使われる「ハミング距離」は、2つのデータ間の違いを簡単に数値化できる便利な指標です。
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機械学習 機械学習で用いられる評価指標をまとめて紹介
はじめに
機械学習モデルのパフォーマンスを測るには、目的に応じた適切な評価指標を選ぶことが重要です。分類モデルと回帰モデルでは、それぞれ異なる評価指標が使われるため、この記事ではそれらを整理して紹介します。
評価指標は多くあり...
機械学習 「マハラノビス距離」とは。python例も合わせて紹介
はじめに
マハラノビス距離（Mahalanobis Distance）は、データのばらつきや相関関係を考慮して距離を測る方法です。
ユークリッド距離（単純な直線距離）と異なり、異なるスケールを持つデータや変数間の相関を考慮して...
機械学習 「カルバック・ライブラー情報量」とは。分布差異を評価しよう
はじめに
カルバック・ライブラー情報量（Kullback–Leibler divergence、KLダイバージェンス）は、確率分布間の差異を定量的に評価するための指標です。
特に、ある確率分布から別の確率分布への変換がどれだけ...