機械学習

はじめに 機械学習において、単一のモデルではなく複数のモデルを組み合わせて予測を行う手法が存在します。その中でもよく用いられる手法が「バギング」です。 本記事では、バギングの基本的な概念、仕組み、そしてその利点に焦点を当て、機...

はじめに Ridge回帰は統計的なモデリングや機械学習において広く利用される手法の一つです。この手法は、線形回帰の一般化として知られており、特に多重共線性が存在する場合に効果的です。 本記事では、Ridge回帰の特徴、メリット...

はじめに 近年、機械学習の進化が急速であり、その中でも分類予測モデルは注目を集めています。本記事では、機械学習とその中でも特に分類予測モデルに焦点を当て、その基本的な概念から応用までを探っていきます。機械学習とは何か、そして分類予測...

Lasso回帰とは Lasso回帰、またはL1正則化線形回帰は、統計学および機械学習の分野でよく用いられる手法の一つです。 通常の線形回帰では、予測値と実際の値との差（残差）を最小化するようにパラメータを調整しますが、Lass...

はじめに 時系列データは、経済学、気象学、医学など、多くの分野で一般的に使用されるデータの一つです。時系列データの予測や解析のためには、適切な特徴量の生成が必要です。 本記事では、時系列分析における基本的な特徴量エンジニアリン...

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...