機械学習モデルの構築と最適化は、データの理解からモデルのトレーニング、評価、最適化まで包括的なプロセスです。本記事では、Pythonを用いた機械学習モデルの実践的なアプローチに焦点を当て、具体的な手法とコードを交えて解説します。 1. データの理解と前処理 1.1 データの読み込みと可視化 まずはデータの理解と可視化から始めましょう。データセットによっては、特徴量の分布や相関関係を把握することが重要です。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # データの読み込み data = pd.read_csv("your_dataset.csv") # データの概要を表示 print(data.info()) # 数値特徴量の統計情報を表示 print(data.describe()) #