12/30/2022 / 最終更新日時 : 01/11/2025 bluest マーケティング p値をわかりやすく解説｜検出力を使った具体例 1. p値の定義と計算方法 1.1 p値の定義 p値 は、統計検定において次のように定義される数値です。 ここでいう「極端な値」とは、検定手法や両側検定・片側検定によって定義が変わります。 たとえば平均値に関する両側検定 […]
12/27/2022 / 最終更新日時 : 08/26/2024 bluest Python 【kaggle】ベイズ最適化とXGBでtitanicの予測問題を解く|python 今回はハイパーパラメータのチューニング手法の一つである、ベイズ最適について解説いたします。 グリッドサーチやランダムサーチに比べて、短い時間で最適なパラメータを発見できるとされています。 また、今回はデータ分析コンペのk […]
12/23/2022 / 最終更新日時 : 11/16/2024 bluest 大学数学 【例題付き】ラグランジュ未定乗数法の基本と応用をわかりやすく解説 ラグランジュの未定乗数法の基礎 ラグランジュの未定乗数法は、条件付き（制約付きともいう）最適化問題を解決するための数学的手法です。 条件付き最適化問題とは？ ラグランジュ法を使うと、「ある制約条件を満たしながら、一番いい […]
12/20/2022 / 最終更新日時 : 09/22/2024 bluest Python 【Box-Cox変換】様々な非線形変換について|python 今回は、モデル選択やパラメータチューニングの前に行う、特徴量エンジニアリングについて解説いたします。 中でも、非線形変換は特徴量の偏った分布を正規分布に近づけたりすることができ、高い精度につながることが多いです。 変数変 […]
12/20/2022 / 最終更新日時 : 04/27/2024 bluest Python 【判別問題】サポートベクトルマシン(SVM)の仕組み|python 今回は2値の判別問題で効果を発揮する、サポートベクトルマシン(support vector machine)について解説いたします。 数理最適化も扱うことになるのでいい勉強になると思います。 非線形分離に関しては以下のコ […]
12/18/2022 / 最終更新日時 : 05/01/2023 bluest Python 【ランダムフォレスト】ブートストラップ法を決定木に応用|python 今回は、決定木に対するバギングの拡張系アルゴリズムである「ランダムフォレスト(random forest)」を解説いたします。 アンサンブル手法のひとつである、バギングについても解説します。 決定木について復習したい方は […]
12/16/2022 / 最終更新日時 : 09/09/2023 bluest Python 【多変量解析】ROC曲線とAUCによる判別分析|python 機械学習の問題は回帰問題と分類問題に大別されます。 そして、分類問題の指標でよく扱われるかつ、不均衡問題で威力を発揮する「ROC曲線」と「AUC」について今回は解説していきます。 統計検定準一級の範囲にもしっかり入ってお […]
12/15/2022 / 最終更新日時 : 09/09/2024 bluest Python 【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話 リッジ回帰とは、重回帰分析の一つであり、機械学習には厄介な「多重共線性」の影響を少なくできる手法のひとつです。 複雑なデータをモデルに当てはめるときには、一般に多くの説明変数を使って表現をしますが、 説明変数が増えるほど […]
12/07/2022 / 最終更新日時 : 11/11/2023 bluest Python 【XGB】交差検証法を使った勾配ブースティング決定木の実装|python 今回は、kaggleなどのデータ分析コンペでもよく使われる「勾配ブースティング決定木アルゴリズム」の解説を行います。 このコンテンツでわかること ・実際中身でどのような計算をしているのか ・コード例 勾配ブースティング決 […]
12/02/2022 / 最終更新日時 : 01/12/2025 bluest Python 【Sequential】Kerasを使ったニューラルネットワーク|python こんにちは、青の統計学です。 今回はニューラルネットワークについて解説していきます。 【機械学習】単回帰分析をpythonで実装してみましょうで少し触れましたが、 目的変数に対して非線形活性化関数(例えばシグモイド関数) […]
