2025年12月– date –

オートエンコーダ（AutoEncoder）は、機械学習における異常検知手法の一つで、特に複雑な時系列データや高次元データの中から、再現しづらい＝異常なパターンを検出できる点で注目されています。 このアルゴリズムは、データを一度圧縮（エンコード）し、...

モデルの学習はうまくいったのに、本番データでは精度がガクッと落ちる…。 そんなとき、原因は「モデル」ではなく「データの分布のズレ」にあるかもしれません。 本記事では、学習データと本番データの違いを検出する手法「Adversarial Validation」を、ア...

アンサンブル回帰モデル（LightGBMやXGBoostなど）を使って高精度な予測を目指すとき、最大のカギとなるのが「どの特徴量を使うか？」という選定プロセスです。 本記事では、“効く特徴量”を自動で見つけるための手法として、Forward SelectionとBackward E...