第6回 「商品を買ってくれるのはどのような人か」を予測するには | gihyo.jp

分類器を用いて予測モデルを構築する 「この商品を買ってくれるのはどのような人か？」 それを予測できれば、すべての顧客へ画一的にアプローチするのではなく、購入確率のより高い消費者を優先できるようになり、高い費用対効果が期待できます。 また、以下のような応用も期待できます。 「あなたにおすすめの商品」などのレコメンデーション機能を実現する 消費者に送信するDMに、その消費者が購入する確率の高い商品を優先していれる では、予測は機械学習を用いて、どのように実現するのでしょうか。 機械学習は、本連載の第1回目でも取り上げたように、以下の2つに大別されます。 教師あり学習 教師なし学習 このうちの「教師あり学習」は、その手法から、さらにいくつかに分別されます。その中でもよく利用されるのが、分類器（Classification）と呼ばれる手法です。 分類器は、以下の手順でデータを分類します 事前に与え

[yuu_kimy]

理論編と実践編に分けて、各テーマを説明してあり、かなり分かりやすい！！