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データの可視化と探索的データ分析(EDA): データセットを可視化し、特徴量の分布や相関関係を調査することで、データの特性や異常値を特定することができます。Pythonのデータ可視化ライブラリであるMatplotlibやSeabornを使用して、データの可視化を行うことができます。
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モデルの解釈可能性: モデルの予測結果を解釈することで、モデルの振る舞いや意思決定の根拠を理解することができます。SHAPやLIMEといったライブラリを使用して、モデルの解釈可能性を向上させることができます。
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特徴量の重要度の評価: モデルにおける特徴量の重要度を評価することで、モデルのパフォーマンスに対する特徴量の寄与度を理解することができます。Scikit-learnのfeature_importances_メソッドを使用して、特徴量の重要度を計算することができます。
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ハイパーパラメータの調整: モデルのハイパーパラメータを調整することで、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。ハイパーパラメータチューニングのために、GridSearchCVやRandomizedSearchCVといったツールを使用することができます。