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機械学習の基本概念:
- 教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違い
- 特徴量、ラベル、トレーニングデータ、テストデータの役割
- 分類、回帰、クラスタリングのアルゴリズムの概要
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原因分析:
- データの前処理: データの読み込み、欠損値処理、特徴量スケーリングなど
- 特徴量の選択: 相関分析、特徴量の重要性の評価
- モデルの選択: ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストなど
- ハイパーパラメータのチューニング: グリッドサーチ、ランダムサーチなど
- モデルの評価: 正解率、適合率、再現率、F1スコアなど
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コード例:
- Pythonとscikit-learnを使用した教師あり学習の例
- データセットの読み込み、前処理、モデルの構築、評価の手順
- 分類問題の例: ロジスティック回帰、サポートベクターマシンなど
- 回帰問題の例: 線形回帰、決定木回帰など
- クラスタリング問題の例: k-meansクラスタリング、階層クラスタリングなど
以上が、機械学習の基礎に関する原因分析とコード例の紹介です。これらの情報を参考にしながら、自身で機械学習の実装に取り組んでみてください。成功を祈っています！