マシンラーニングを知る為の重要なポイントは何ですか？
マシンラーニングを知る為の重要なポイント
1. データの前処理が重要
- マシンラーニングにおいては、入力データを学習することによって予測を行うため、入力データをどのように加工するかが重要なポイントである。
- 例えば、欠損値の処理やスケーリング、カテゴリカル変数の表現方法などがその一例である。
2. モデルの選択とパラメータチューニング
- 機械学習では、複数の手法が存在し、選択するモデルによって性能が大きく異なる。
- また、モデルには様々なパラメータが存在し、最適なパラメータを選択することが重要である。
3. 過学習の回避
- マシンラーニングでは、学習データに過剰に学習してしまい、新しいデータに対する予測がうまくいかなくなる「過学習」という現象が起こることがある。
- 過学習を回避するには、適切なモデルやパラメータ選択、データの前処理、データの分割などが必要である。
4. モデルの解釈性
- モデルを用いた予測結果を利用する際には、そのモデルがどのような仕組みで予測を行っているかを理解することが大切である。
- 解釈性の高いモデルを選択することで、予測の根拠を説明することができるため、モデルの信頼性が高まる。
5. データの観察と可視化
- データに対する理解を深めるために、データの観察や可視化が重要である。
- データのばらつきや傾向、外れ値の有無などを確認することで、データの前処理やモデルの選択に活かすことができる。
