モデル作成– category –
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【Python実践】データ分析の影の立役者！主成分分析（PCA）の使い方ガイド（コピペで使えるサンプルコード付き）
「データ分析の舞台裏で、重要な役割を果たす影の立役者」、それが主成分分析（PCA）です。『膨大なデータをどう整理すればいい？』『関係性をどう見抜く？』そんな課題に答えてくれます。 PCAは、データの次元削減や要因分析でよく使われますが、それ以外... -
【Python実践】データに潜む共通点を見つける！因子分析（FA)の使い方ガイド（コピペで使えるサンプルコード付き）
製造業のデータ分析において、複雑なデータの中から本質的な要因を見極めることは非常に重要です。そこで活躍するのが 因子分析（Factor Analysis, FA）。データに潜む「見えない因子」を明らかにし、プロセス最適化や品質向上につなげる強力な手法です。 ... -
【製造業】データの分類と予測の救世主！アンサンブル学習とは？
機械学習の精度をさらに向上させる手法として注目されているのが「アンサンブル学習」です。分類や回帰といった課題において、複数のアルゴリズムを組み合わせることで、それぞれの強みを引き出し、弱点を補うこの手法は、データ分析の現場で強力な武器と... -
【コピペOK】ランダムフォレストやLightGBMを簡単に扱える自作クラスを紹介
機械学習のモデル開発では、ランダムフォレストやLightGBMといったアルゴリズムを使い分けることが一般的です。しかし、その都度コードを一から書き直すのは非効率で、作業の重複が発生しがちです。 そこで活用したいのが、複数のアルゴリズムに対応した汎... -
【製造業】データ分類と異常検知の強い味方！クラスタリングとは？
膨大なデータを理解し、活用するための手法の一つとして「クラスタリング」は、長い歴史を持ち、その有効性が広く認識されています。 クラスタリングは、データを似た特徴ごとにグループに分けることで、データのパターンや構造を明確にし、新たな洞察を得... -
【Python実践】ランダムフォレスト（Random Forest）で回帰問題と分類問題を解く（コピペで使えるサンプルコード付き）
械学習のアルゴリズムは数多くありますが、「精度の高いモデルを簡単に構築したい！」そんなときに頼れるのが ランダムフォレスト（Random Forest） です。 本記事では、分類問題と回帰問題の両方にランダムフォレストを活用する方法を、サンプルコード付... -
【Python実践】製造業データ分析におけるTF-IDFの活用（コピペで使えるサンプルコード付き）
TF-IDF は、テキストデータにおける単語の重要度を数値化する手法として広く知られていますが、製造業のデータ分析においても、適切なデータと組み合わせることで、以下のような用途が考えられます。 TF-IDFとは TF-IDF（Term Frequency - Inverse Documen... -
【Python実践】Isolation Forestで異常検知を行う（コピペで使えるサンプルコード付き）
Isolation Forest（アイソレーションフォレスト）は、機械学習の異常検知手法の一つで、特に大量のデータから異常なデータポイントを効率的に検出できることで注目されています。 このアルゴリズムは、データの「孤立度」を基に異常を検知するユニークなア... -
【Python実践】決定木分析で隠れたルールを可視化しよう（コピペで使えるサンプルコード付き）
Pythonで機械学習を行う際、決定木はシンプルかつ効果的なアルゴリズムとして人気です。 この記事では、初心者でも簡単に実装できる決定木分析の手順を、サンプルコードと共に詳しく解説します。 データの前処理から、モデルの訓練、可視化まで、Pythonの... -
【Python実践】DBSCANでデータのグルーピングを行う（コピペで使えるサンプルコード付き）
DBSCANは、密度に基づいてデータをグループ化するアルゴリズムで、ノイズを含むデータにも強い特徴があります。製造業では、センサーから得られる振動データをDBSCANで分析し、異常な振る舞いを早期検知するなど、異常検知や設備の故障予兆の分析、品質管...
