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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4 <br>– 時系列Facebook ProphetモデルをOptunaで自動最適化 –

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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3<br>– scikit-learnのモデルをOptunaでCV(クロスバリデーション)を実施する方法 –

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scikit-learnのモデルをOptunaでCV(クロスバリデーション)を実施する方法は2種類あります。 良し悪しを判断するメトリクスにscikit-learnのCVを指定する方法 OptunaのCV関数(Optun...
【生存時間分析による離反時期分析 その3】<br>Python の生存時間分析ライブラリー Lifelinesで予測した<br>「離反時期(顧客であるまでの期間)」の精度検証

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第268話|覚えておいて損のない3つの市場シェア

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簡単に計算できそうでできない指標の1つに、市場シェアという指標があります。 市場をどのように定義するのかで値は変わってきますし、市場シェアの計算単位を金額で考えるのか数量で考えるのかでも値は変わってきます。 市場計算する...
【生存時間分析による離反時期分析 その2】<br>Python の生存時間分析ライブラリー Lifelines で実施する <br>「離反時期(顧客であるまでの期間)分析」

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

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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<br> – 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 –

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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1<br> – Optuna のちょっとした使い方 –

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