データサイエンス チュートリアル

#53 Section9 分類（6）予測

compare_models関数で求めた最も性能が良かったモデルで、予測をしてみましょう。predict_model(モデル名, data = データ名)を使います。

2025/06/23 21:53

#51 Section8 分類（5）モデルの分析(2)

Pycaretで、plot_model関数を使わず、evaluate_model関数を用い、モデルの分析をしていきます。

2025/06/18 13:20

#51 Section7 分類（4）モデルの分析(1)

『plot_model』関数を用い、『compare_models』関数で最も性能が良かったモデルのパフォーマンスを分析していきます。

2025/06/10 22:09

#50 Section6 分類（3）モデルの評価・比較

PyCaretでは『compare_models』関数により、ライブラリで使用可能なすべてのアルゴリズム（PyCaretでは『モデル』と言います）を交差検証を用いて訓練し、評価指標を算出して性能を評価します。

2025/06/05 22:57