中学生がPythonを学べば生涯収入が5000万円増、ChatGPTが示した計算の根拠

Pycaretの関数setup、compare_models、plot_model、evaluate_model、predict_model、save_model、load_modelを用いて簡単に二項分類の予測ができました。

最も性能が良いモデルを見つけたので、それを保存して、またの機会に使えるようにしておきましょう。『save_model』関数と『load_model』関数を使います。余力のある方は、pickle形式やモデルの説明も理解しておきましょう。

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。

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。

『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。

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。

データサイエンティストの基礎を体験することによって、基礎力を取得し、データ思考を身に付けるブログ。

どのような機械学習を選択してデータ解析すればよいか提案ができること、そしてそのコードを書けることにより、データサイエンティストとしてかなり有利な条件でのリスキリングが可能となります。

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AIがすべてのプログラミングコードを生成するようになるので「コーディングを学ぶのは時間の無駄」か？について考えてみました。

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オープンデータを活用したデータ分析の手法を学べる講座の紹介です。

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