Pythonによる機械学習

目次

1. 概要
2. 使用したデータ
3. 実装内容
4. 結果
5. 必要な環境
6. 実行方法
7. 開発者情報

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概要

Kaggleで提供されているデータセットを使用して、機械学習モデルを構築・評価しました。Notebookでは、データの前処理、探索的データ分析 (EDA)、特徴量エンジニアリング、モデルの訓練と評価を行っています。主にPythonを使用して、以下のライブラリを活用しました

• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• Scikit-learn

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使用したデータ

• データセット: Kaggleで提供されているオープンデータセット https://www.kaggle.com/datasets/pavansubhasht/ibm-hr-analytics-attrition-dataset/discussion/86957
• 内容: データには数値型、カテゴリ型の特徴量が含まれています。
• 目的: 回帰または分類問題の解決を目指して、予測モデルを構築。

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実装内容

1. データの読み込みと概要確認

   • Pandasを使用してデータを読み込み、欠損値や異常値をチェック。
   • データ型や分布を分析。

2. 探索的データ分析 (EDA)

   • SeabornとMatplotlibを使用して、データの可視化を実施。
   • 相関ヒートマップや特徴量分布のプロット。

3. データ前処理

   • 欠損値の補完、外れ値の処理。
   • 数値型とカテゴリ型の特徴量を適切にエンコード。

4. 特徴量エンジニアリング

   • 新しい特徴量の生成。
   • 必要に応じて次元削減を適用。

5. モデルの構築と評価

   • Scikit-learnを使用して複数のモデルを構築（例: ランダムフォレスト、線形回帰、SVM）。
   • クロスバリデーションでモデルの汎化性能を評価。

6. 結果の分析

   • 最適なモデルの選定。
   • モデル性能を可視化。

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結果

Notebook内では、モデルの精度、再現率、F1スコアなどの評価指標を使用して、モデルの性能を比較しました。さらに、予測結果の解釈を行い、ビジネスや研究への応用可能性を議論しました。

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必要な環境

• Python 3.8以上
• Kaggleアカウント（データセットへのアクセス用）
• 主要ライブラリ:
  • pandas
  • numpy
  • matplotlib
  • seaborn
  • scikit-learn

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実行方法

1. 必要なライブラリをインストールします：

   pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

2. Kaggleからデータセットをダウンロードし、Notebookファイルと同じディレクトリに配置します。

3. Notebookを開き、セルを順に実行してください。

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開発者情報

• 名前: 高﨑仁美
• 大学: 福井県立大学
• スキル:
  • プログラミング：Python, Google Apps Script
  • イラスト
  • デザイン
  • 動画編集
• 実績:
  • アクアスターイラストコンテスト受賞
  • 100program(東京大学が主催する開発コンペ) 優秀VR・AR賞受賞
  • GCI (東京大学が主催するpythonデータサイエンス講座) 修了
  • 大規模言語モデル講座(東京大学松尾研究室が主催するpythonLLM講座) 修了

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