データ分析

SHAP を用いた機械学習への解釈性付与

（noteの「クリエイターを応援する」で応援していただけると嬉しいです。よろしくお願いします） SHAP（SHapley […]

CatBoostについて（ざっくり）勾配ブースティング決定木 (Gradient Boosting Decision […]

lightGBM Tunerについて Preferred NetworksによってOptunaの拡張機能として開発された […]

lightGBMについて（ざっくり）回帰・クラス分類手法の一つ（XGBoostと並んでKaggleでもよく使われる人気 […]

データ分析コンペ（テーブルコンペ｜ビギナー用）に参加した際に自分なりに工夫した点のメモ。（ちなみにコンペの結果は7位で […]

optunaとは PFNにより公開されている最適化用のライブラリ。 TPE (Tree-structured Parze […]

データ分析において、カテゴリ変数は何らかの数値に変換する必要がある。その変換方法とコードについてのまとめ。エンコーデ […]

bokeh とはインタラクティブなデータ可視化ライブラリ（参考:bokehを使ったデータ可視化例）（作成したグラフ […]

回帰分析やクラス分類をする際、ある2つの説明変数間に強い相関がある（=相関係数の絶対値が大きい）とき、それらの変数のうち […]

　概要回帰分析：目的変数と説明変数の関係をモデル化し、説明変数によって目的変数がどれだけ説明できるのかを定量的に分析す […]