機械学習

はじめに 現代のデジタル社会では、個人に最適化された情報や商品を提供する「レコメンドシステム」が不可欠です。その中でも、特に重要な技術が「協調フィルタリング（Collaborative Filtering）」です。 本記事では...

はじめに クラスタリングは、データ分析の一環として、データを似た傾向に基づいてグループに分ける手法です。その中でも特に有名で広く使われているのが「k-meansクラスタリング」です。この手法は、指定した数のクラスタ（k）にデータを分...

はじめに データ分析や機械学習の分野では、データ間の距離を測定する方法が重要な役割を果たします。その中でも特に広く使用されるのが、ユークリッド距離とマンハッタン距離です。 本記事では、これらの距離の定義、特性、および具体的な使...

はじめに 決定木は、データ分析や機械学習において広く使用されるモデルの一つです。その簡潔さと解釈のしやすさから、多くの場面で利用されています。 決定木の分岐を決定するために用いられる指標の一つに「ジニ不純度（Gini impu...

はじめに 機械学習の分類タスクにおいて、モデルの性能を評価するための指標は多岐にわたります。その中でも、「Log Loss（対数損失）」は、モデルがどれだけ正確にクラスの確率を予測できているかを評価するための重要な指標です。本記事で...

はじめに 回帰タスクにおいてモデルの精度を評価するための指標は多数あります。その中で、RMSLE（Root Mean Squared Logarithmic Error、対数平方平均二乗誤差）は、特定の状況で非常に有用な評価指標とし...

はじめに 機械学習や統計学において、モデルの性能を評価するための指標は極めて重要です。その中でも、RMSE（Root Mean Square Error、平均二乗誤差）はよく使われる評価指標の一つです。 本記事では、RMSEと...

はじめに 決定木は機械学習において広く使用される強力なモデルの一つです。特に、その分類や回帰の能力と、モデルの解釈可能性から広く愛用されています。決定木が提供する重要な情報の一つが、各特徴量の重要度（importance）です。本記...