和から株式会社主催「かんたん機械学習(開催終了)」の講義抜粋です。
機械学習の代表手法を学び、WEKAという機械学習のソフトで実践します。

機械学習を仕事に活かしたい方は以下の講座に多くご参加されています。
▶高度で実用的なデータ分析もChatGPTならかんたん！ -人事・マーケティング例に学ぶ機械学習実践講座-

※動画でもご覧いただけます。

データの読み込みと前処理

データ分析の第一歩はデータの読み込みと前処理です。特に機械学習では、データの質が分析結果に大きく影響します。

まずは、「コレント」という目的変数を設定します。これは月額の統計値を示し、例えば最小値が5万6000円、最大値が18万3千円となっています。また、物件情報を詳細に見ることも重要です。徒歩でのアクセス時間や築年数、新築かどうかを示す「新築フラグ」など、これらの情報は後の分析にとって重要な要素となります。新築フラグは、情報を簡単に整理するために、新築であれば1、そうでなければ0という形で扱います。

特徴量の説明

データ分析の成功は特徴量の理解にかかっています。「セレクター」や「リベート」といった特徴量は物件のサイズや位置など、物件そのものの特性を示します。一方、物件の向き、フローリング、ペットの可否などもまた、購入意思に関連する要因となる可能性があります。

多様な特徴量をどう効果的に組み合わせるかが、いいモデルを作るための鍵です。これらの特徴量を詳細に理解し、必要に応じて変換やスケーリングを行うことで、モデルの精度を高めることができます。

ロジスティック回帰による分析

分析のステップに進むと、ロジスティック回帰を使用してデータの傾向を探ります。「購入したかどうか」という目的変数を対象に、特徴量がどのように影響を与えるかを分析します。

実際のデータを用いたモデル作成は、年齢が特に購入の決定に大きく影響を与えることを示しています。例えば、年齢が40歳を超えると、商品を購入する確率が高くなるといったパターンを見出すことができます。

こうした分析を通じて、対象となる顧客層の特性を深く理解できるのです。

識別アルゴリズムとモデルの精度

識別アルゴリズムの中でよく使われるのが、決定木とランダムフォレストです。

決定木は、一つ一つの特徴量の重要度を視覚的に確認しやすいのが特長ですが、計算量が多くなると複雑になります。

ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせることで予測の精度を向上させる手法です。これにより、単一の決定木よりも頑健で、過学習を防ぎやすい特徴を持っています。ただし、モデルの解釈が難しくなるのがデメリットですが、精度向上を優先するときには有力な選択肢となります。

カーネルトリックとその利用

機械学習の世界で「カーネルトリック」は非常に強力なツールです。二次元のデータを三次元に拡張することで、線形では分けられないデータを効果的に分類することが可能になります。これは、もともと線形分割が難しかったデータに対して、非常に高い精度で分類を行うための画期的な方法です。

正確なモデル構築には適切なカーネルを選ぶことが不可欠であり、細心の注意が必要です。

ナイーブベイズとその応用

ナイーブベイズは、各特徴量が独立であると仮定した上で、非常に良い結果をもたらすことが知られている手法です。特に、データの一貫性が高く、特徴量間の依存関係が少ない場合には非常に効果的です。

これにより、データセット内の隠れたパターンを発見することができ、実際のビジネス問題に適用する際の強力なツールとなります。