【生存時間分析による離反時期分析その1】
離反時期の予測に使えるPython の
生存時間分析ライブラリー Lifelines に慣れよう！

生存時間分析とは…… 生物の死顧客の離反機械システムの故障 ……など、あるイベント（例：死、離反、故障など）が発生するまでの時間（期間）を推測するための統計学的なデータサイエンス技術です。詳細というか概要を以下の記...

Python のハイパーパラメータ自動最適化ライブラリー Optuna その2
– Optunaを使うとき最低限覚えておきたい探索範囲の指定方法 –

機械学習などの数理モデルには、通常幾つかのハイパーパラメータがあり、そのハイパーパラメータの設定次第で大きく精度が変わります。このハイパーパラメータを調整し最適な設定を探すタスクを、ハイパーパラメータチューニングと言い...

機械学習などの数理モデルには、通常幾つかのハイパーパラメータがあり、そのハイパーパラメータの設定次第で大きく精度が変わります。このハイパーパラメータを調整し最適な設定を探すタスクを、ハイパーパラメータチューニングと言い...

売上などのビジネス系のデータの多くは、時間概念が紐付いた時系列データです。時間概念を取っ払ったテーブルデータと異なり、時系列データは、過去の値に大きく依存する、という特徴があります。そのため、一工夫必要になります。例え...

最近色々な自動機械学習 AutoML（Automated Machine Learning）が登場しています。TPOT、MLBox、Auto-Sklearnなどの様々なAutoML（自動機械学習）Pythonライブラリー...

最近色々な自動機械学習 AutoML（Automated Machine Learning）が登場しています。 AutoML（自動機械学習）は、機械学習パイプライン（データセット→特徴量エンジニアリング→学習→評価など）...

クラスター分析で利用されるメジャーなアルゴリズムは、非階層型クラスタリングのk-means法か、階層型のWard法がよく使われます。問題は、量的データ（数値変数）のみを使うというところにあります。質的データ（カテゴリカ...

顧客別CLTV（Individual CLTV）とは、顧客の金銭的価値のことで、将来行う取引に基づいて算出されます。個々の顧客が将来どのくらいの利益を生み出すかがわかれば、価値の高い顧客に対し、マーケティング活動などを...

時系列モデルと言えば、ARIMAモデルです。最近では、FacebookのProphetモデルも人気です。 ThymeBoostは、時系列分解（トレンド成分・季節成分・など）と勾配ブースティング（XGBoostなど）を組み...

時系列解析系の数理モデルは色々ありますが、今も昔も時系列モデルと言えば、ARIMAモデル（SARIMAX含む）です。 ARIMAモデルの人気というか、実務的な活用は根強く、今も昔もメインで使われている気がしています。要...