機械学習モデルの評価・検証方法を点検します

作成済みの機械学習モデルについて、評価方法に見落としがないか点検し、改善の優先順位と次に試す実験を整理します。 「高い精度が本当に信頼できるか」「比較方法が適切か」「どこから見直すべきか」を、コードとデータに基づいて確認したい方向けです。 Pythonによる表形式・時系列データを中心に対応します。特徴量分析、評価指標の説明、図表・Notebookの納品経験と、時系列モデルの検証基盤の開発経験を活かして確認します。 【基本料金：15,000円】 対象は既存1モデル、関係するコード一式、1データ形式、確認したい課題1つです。コード量・データ容量・実行環境を購入前に確認し、点検範囲を合意します。 【主な確認項目】 ・前処理と特徴量作成の扱い ・学習用／評価用データの分割 ・データ漏洩や未来情報の混入 ・目的に合った評価指標 ・ベースラインとの比較条件 ・再実行の手順と再現性 【基本の納品物】 レビュー報告書をお渡しします。確認結果と根拠、改善の優先順位、次に試す実験案、確認できなかった点を整理します。専門用語だけで終わらせず、判断の理由が伝わる説明を心がけます。 問題が見つからなかった場合も、確認した条件と判断の根拠を報告します。実行による確認の可否と範囲も、購入前に資料・環境を見て合意します。 コード修正・再学習・比較実験は、内容を確認して別見積もりで対応します。合意範囲内の報告内容の説明修正は1回対応します。 精度向上や収益の保証は行いません。現在のモデルをどう評価し、次に何を確かめるかを明確にするサービスです。 【掲載画像の検証事例】 自作競艇予測モデルについて、年次の精度・確率誤差と、条件別の結果・期間間のばらつきを整理した例です。2021〜2025年の保存済み予測を再集計したもので、既に確認済みの評価期間を使用しています。条件別の回収率は過去の最終オッズによる集計であり、実運用の利益や将来の性能を示すものではありません。