chevron_left

Pythonで学ぶ機械学習アルゴリズム：分類・回帰・クラスタリング
PREMIUM
第2回

文字起こし

回帰 (広告宣伝費と売上の関係を予測する)

2022年10月1日 65min
回帰 (広告宣伝費と売上の関係を予測する) play_arrow おためし受講

スライド資料

会員登録して、全てのスライドを見よう

1 / 24

授業の概要

本授業では、「回帰」という手法を用いてデータ分析を行います。

【受講対象者】
全般

【レベル感】
Python初級をご受講いただいてからの受講をおすすめしております。
さらに学習を進めたい方はPython中級をおすすめしております。

授業素材は、下部のダウンロードリンクよりダウンロードしてお使いください （第１回と同じ素材となります）。

Google Colaboratoryをご利用の方は、コースページより授業素材をご用意ください。

こんな人にオススメ

◯ データを可視化して定量的に振り返ることはできたものの、AIを用いた高度なデータ分析には着手できていない方　◯ 今後AIを取り入れたデータ分析プロジェクトが開始されるのを前に、事前にPythonで行えるデータ分析手法を把握したい方

担当の先生／パーソナリティ

授業で使用する教材

※授業以外での使用は禁止します

チャプター

play_arrow
本授業の概要
01:05
play_arrow
回帰とは
05:09
play_arrow
前処理①　欠損値の除去
04:16
play_arrow
前処理②　データの分割
03:23
play_arrow
ホールドアウト法
07:15
play_arrow
学習　回帰分析の手法
05:05
play_arrow
線形回帰の学習モデル
01:59
play_arrow
モデルの観察
02:12
play_arrow
重みのチェック項目
03:16
play_arrow
モデルの評価①　未学習と過学習
08:25
play_arrow
モデルの評価②　決定係数とRMSE
11:31
play_arrow
モデルの改良
07:38
play_arrow
本授業のまとめ
play_arrow
欠損値のチェック
00:53
play_arrow
欠損値を含む行の削除
07:13
play_arrow
データの分割
08:03
play_arrow
線形回帰で学習
04:32
play_arrow
モデルの観察
17:57
play_arrow
学習データの評価
04:46
play_arrow
テストデータの評価
06:09
play_arrow
モデルの改良