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日立の社内ハッカソン参加者とPyCaretで競ってみた(前編) - Qiita
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はじめに こんにちは。(株) 日立製作所の Lumada Data Science Lab. の小幡拓也です。 AutoMLの自動化ラ... はじめに こんにちは。(株) 日立製作所の Lumada Data Science Lab. の小幡拓也です。 AutoMLの自動化ライブラリとして、PyCaretが2020年4月にリリースされました。オープンソースでありながら高度な機能を持つということで、自動機械学習を気軽に実行できるツールとして注目を集めています。そんな「期待のルーキー」のPyCaret、人間が手動でデータ分析した場合と比べて優れている点はあるのでしょうか? 今回、日立社内で実施したハッカソンで使用したデータを基にPyCaretでモデルを作成し、人がデータ分析した場合と比べて精度にどのような違いが出るのかを比較していきます。なお、データはクレンジング前のものを使用します。PyCaretにそのまま読み込ませると、処理結果にどのような影響が出るのでしょうか。 前編となる今回は、PyCaret のモデリング例を中心に紹介しま