Tensorflow Data Validationを用いた機械学習用データセットの検証方法 - DATAFLUCT Tech Blog
こんにちは！nakamura（@naka957）です。本記事では、TensorFlowの拡張機能であるTensorFlow Data Validationを用いたデータセット検証を行う方法をご紹介します。 データセット検証とは、機械学習モデルの構築時に使う訓練データと運用データの間の違いを調べることです。訓練データと運用データの性質に違いが存在すると、モデル精度の悪化に繋がります。そのため、構築したモデルの精度監視だけでなく、より前工程となるデータセット時点での検証も非常に重要になります。特に、データセットサイズが大きくなるほど、手作業での検証が困難となるため、効率的で自動化された検証方法が求められてきます。 データセット検証を行うライブラリは様々ありますが、今回は機械学習の実装フレームワークとして特に有名なTensorFlow系のライブラリを用いて行います。 では、早速始めていきます。
重回帰分析の例題サンプルデータ10選 | XICA-Labs
【分析の意図】 売上に影響する要因を分析することで、なるべく機会損失・廃棄ロスの少ない適切な販売体制を取れるようにしたい。 【目的変数】 アイスクリームの売上 【説明変数】 最高気温 通行人数 【分析の意図】 高田馬場駅の周辺の物件100件を調べ、様々な物件の条件（広さ、駅からの遠さ、階数など）がどれくらい家賃に影響するのかを調べたい。 【目的変数】 物件の家賃 【説明変数】 様々な物件の情報（広さ、駅からの徒歩時間、築年数、階数、様々な設備の有無、etc…）
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