「施策デザインのための機械学習入門」を完全に理解したサトシくんがポケモン捕獲アルゴリズムを実装する話 - kanayamaのブログ
プロローグ ストーリー編 第1章 感銘 step1. KPIの設定 step2. データの観測構造をモデル化する step3. 解くべき問題を特定する step4. 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5. 機械学習モデルを学習する step6. 施策を導入する 第2章 絶望 第3章 反省 第4章 再起 step1（再） KPIの設定 step2（再） データの観測構造をモデル化する step3（再） 解くべき問題を特定する step4（再） 観測データのみを用いて問題を解く方法を考える step5（再） 機械学習モデルを学習する step6（再） 施策を導入する 第5章 俺たちの戦いはこれからだ！ 実装編 準備 擬似データの生成 意思決定モデルの学習 モデルのオフ方策評価 モデルの真の性能の評価 まとめ この記事を読んだ方はこんな記事も読んでいます（多分） @tkana
ポケモンを題材に因果推論を実践してみる - kanayamaのブログ
問題設定 有意差検定 交絡因子の存在 線形重回帰によるモデル化 回帰係数の推定 回帰係数の仮説検定 補足など 残差の分布について 他の交絡因子について データの生成方法について 参考文献 @tkanayama_です。最近「計量経済学*1」と「効果検証入門 *2」を読んだので、せっかくなので実際に手を動かすことによって理解の整理をしたいと思いました。 www.yuhikaku.co.jp gihyo.jp そこで今回は、人工データを用いて「ボールの性能と捕獲確率」の関係性を効果検証してみました（人工データの生成方法は記事の末尾に記述しました）。 問題設定 今は昔、モンスターボールしか存在せず、スーパーボールが世の中で出回り始めたばかりの頃、オーキド博士が「スーパーボールは本当にモンスターボールより捕まえやすいのか？」という仮説を検証しようとしています。 そこでオーキド博士は世界中のトレーナー
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