特徴量エンジンKaskada利用イメージ: 機械学習モデルのトレーニング - Qiita

from kaskada.api.session import LocalBuilder session = LocalBuilder().build() %load_ext fenlmagic サンプルデータセットの構築 この例では、ゲームプレイヤーの行動に関するイベントを扱います。 イベントには、ユーザーが勝った、負けた、そして物の購入の３種類があります。 イベントは 2 つの CSV ファイルに保存されているものとします（ここではテストデータの作成をJupyterノートブック上で行います）。 game_play.csvには、プレイヤーが行ったゲームの勝敗に関するイベント情報が含まれています。 %%writefile game_play.csv event_at,entity_id,duration,won 2022-01-01 02:30:00+00:00,Alice,10,true

[misshiki]

“この例では、ゲームプレイヤーの行動に関するイベントを扱います。ユーザーがアップグレードの料金を支払うかどうかを予測する機械学習モデルを構築するためのトレーニングデータをKaskadaを使って準備します。”