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はじめに 機械学習の急速な発展により、モデルの複雑性もまた増しています。これらの複雑なモデルは、データからパターンを学習し、予測を行う際に非常に高い性能を発揮します。しかし、一方で、これらのモデルがブラックボックスのように振る舞い、...

はじめに 統計学は、異なるカテゴリや群間での差異を評価し、その差が統計的に有意であるかどうかを検証するための手法を提供しています。その中でも、「カイ二乗検定」はカテゴリ間の優位性を確認する際に頻繁に利用される強力な統計手法の一つです...

はじめに 統計学は様々なデータ解析手法を提供しており、その中でも「t検定」は2つ標本の平均に差があるかを確認する際に利用される有力な手法の一つです。この記事では、t検定の基本的な仕組みや、結果の解釈に関わる要素である有意差やp値につ...

はじめに データサイエンスは近年非常に注目を浴びており、今後も活用が期待されています。私自身10年ほどデータサイエンス関連の業務を行っています。それと合わせて本業とは別に講師業を行っています。勉強もしくは講義の際に、分かりやすい書籍...

はじめに 回帰モデルの評価はモデルの性能を正確に理解し、改善のための手がかりを得る上で極めて重要です。その中でも、MAPE（Mean Absolute Percentage Error）は一般的に使用される指標の一つです。本記事では...

はじめに 機械学習の分野では、常に新しい手法が登場し、その中でも「ブースティング」は予測精度を向上させるための魅力的な手法として注目されています。本記事では、ブースティングの基本的な概念から具体的な利点までを解説し、なぜ多くのデータ...