本サービスでは世界大会『Kaggle』や『KDD CUP』の上位8割が
使用するという「LightGBM」や「スタッキング」の実装済みコードを提供いたします。
また、細かいコーディングが不要な『Pycaret』のコードも実装しました！
コードの提供と同時に、私が執筆した解説記事も同時に送付させていただきます。
コードを試しながら、記事を読んでいただくことで、理解が進むと思います。
＜サービス紹介＞
下記のお悩みを解決します
●分析の精度が低くて困っている
●データ分析にかかる時間が長すぎる
●機械学習を導入したいが方法が分からない
●過去のデータをうまく活用できていない
【対象】
jupyter notebookを扱うことができる方
google colabを扱うことができる方
【内容】
pythonを用いた機械学習を習得するには、
実装して動かしてみることが最大の近道です。
当たり前のことから詳細な解説を記載してあります。
（画像を参照してください。）
本を中心に勉強を進めて挫折した人にもお勧めです。
【LightGBM】
Optunaを用いたハイパーパラメーターの自動最適化を
実施するコードとなります。
自動で最適なモデルが完成します。
【Pycaret】
様々な種類の機械学習を数行で実現してくれるライブラリです。
2020年4月7日に PyCaret ver.1.0.0 がリリースされると、
その内容から世界中に衝撃が走りました。
【スタッキング】
複数のモデルの良い所取りをするコードとなります。
LightGBM・RandomForest・重回帰をRidgeで集約するコードとなっています。
※１：随時様々なコードを追加していく予定です。
その場合、購入済みの方へも送付予定です。
※２：動かない場合、必ず動くまでフォロー致します。
機械学習に関する質問には無料にて回答致します。
（一緒に勉強する貴重な機会とさせてください。）
【コード内容】
データの読み込み ：分析したいデータ
モデルの作成 ：モデルの予測精度が分かります。
特徴量の重要度 ：目的変数に対して重要な説明変数が分かります。
データ予測 ：予測したいデータの予測値を算出
私と一緒に最先端の機械学習を学びませんか？
今回提供するLightGBMはデータ数が多い時（500以上）に予測精度が高くなります。
データ数が少ない場合、予測精度が出ない場合があります。
