[For beginners] がんばれデータサイエンティスト!

Jupyter Notebook用「仮想環境」の作成方法

Jupyter Notebook用「仮想環境」の作成方法

Pythonを使ってデータ分析やモデル構築などを行うとき、用途に応じて「仮想環境」 を作成し、必要に応じて切り替えて使用することがあります。 仮想環境を作ることで、例えばPC全体で使うPython環境に影響を与えずにライ...
PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する<br>Mito(その6:操作記録とマクロ)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する
Mito(その6:操作記録とマクロ)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作できないものだろうか、そう思った方も多いことでしょう。 そして、その操作結果をPythonコードで掃き出せないものだろうかと、そう思った方も多いことでしょう。 その2...
PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する<br>Mito(その5:ピボットテーブル)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する
Mito(その5:ピボットテーブル)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作できないものだろうか、そう思った方も多いことでしょう。 そして、その操作結果をPythonコードで掃き出せないものだろうかと、そう思った方も多いことでしょう。 その2...
PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する<br>Mito(その4:グラフ作成)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する
Mito(その4:グラフ作成)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作できないものだろうか、そう思った方も多いことでしょう。 そして、その操作結果をPythonコードで掃き出せないものだろうかと、そう思った方も多いことでしょう。 その2...
PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する<br>Mito(その3:列の追加やExcel風の数式入力)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する
Mito(その3:列の追加やExcel風の数式入力)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作できないものだろうか、そう思った方も多いことでしょう。 そして、その操作結果をPythonコードで掃き出せないものだろうかと、そう思った方も多いことでしょう。 その2...
ノンコードで機械学習モデル構築 H2O Flow<br>その3(H2O Flow で実施する教師あり学習(分類問題))

ノンコードで機械学習モデル構築 H2O Flow
その3(H2O Flow で実施する教師あり学習(分類問題))

H2O(エイチツーオー)は、H2O.ai社によって開発された、インメモリ型の機械学習プラットフォームです。 教師あり学習や教師なし学習などの機械学習系の数理モデルを構築することができます。 嬉しいのが、ノンコードで機械学...
PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する<br>Mito(その2:データの読み込みと結合)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する
Mito(その2:データの読み込みと結合)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作できないものだろうか、そう思った方も多いことでしょう。 そして、その操作結果をPythonコードで掃き出せないものだろうかと、そう思った方も多いことでしょう。 その2...
ノンコードで機械学習モデル構築 H2O Flow<br>その2(H2O Flow で実施する教師あり学習(回帰問題))

ノンコードで機械学習モデル構築 H2O Flow
その2(H2O Flow で実施する教師あり学習(回帰問題))

H2O(エイチツーオー)は、H2O.ai社によって開発された、インメモリ型の機械学習プラットフォームです。 教師あり学習や教師なし学習などの機械学習系の数理モデルを構築することができます。 嬉しいのが、ノンコードで機械学...
PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する<br>Mito(その1:インストール編)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作する
Mito(その1:インストール編)

PythonのピボットテーブルをExcelのように操作できないものだろうか、そう思った方も多いことでしょう。 そして、その操作結果をPythonコードで掃き出せないものだろうかと、そう思った方も多いことでしょう。 その2...
Python Scikit-Learn(sklearn)を使った<br>ステップワイズな特徴量選択(変数選択)RFE

Python Scikit-Learn(sklearn)を使った
ステップワイズな特徴量選択(変数選択)RFE

色々な特徴量選択(feature selection)の方法があります。 よくあるやり方としては…… 分散や共分散を元に特徴量(説明変数)を削る方法 モデルへの影響を考慮しながら特徴量(説明変数)を削る方法 ……などなど...