データ予測なしに現状の課題に挑戦することは、多くの危険を伴います。データに基づく事実で未来を予測するには、多くの詳細な情報を精査する必要があります。
組織のリーダーは、ビジネスにおけるアナリティクスの重要性を熟知しているにもかかわらず、意思決定にデータ分析を活用しているリーダーはそのうちの29％もいません。これらのリーダーの半数以上は、データ予測についての認識不足に悩まされています。
予測分析は、過去のデータを使用して将来の傾向を予測するデータマイニング技術です。予測分析によって、企業や投資家はリソースを調整して起こりうる出来事を利用し、問題になる前に対処することができ、過去に何をしたかに基づいて顧客の行動を決定したり、収益の伸びを特定したりすることが可能です。
過去のデータを数理モデルを使って調査すると、その結果から適切な運用調整を行うことができます。近年のPythonフレームワークの発展により、誰でもPythonを使って競争力のある予測分析モデルを構築することができます。
この記事では、予測モデリングとそのプロセスを深く掘り下げて解説します。その後、Pythonフレームワークを使用して成功する予測分析モデルを構築するプロセスと、それに対応する結果を示します。
予測アルゴリズムを使用する能力は、あらゆる規模の組織にとってますます価値が高まっています。特に中小企業にとっては、予測プログラミングを利用することで、顧客をよりよく理解し、売上を向上させることで競争上の優位性を高めることが可能です。
予測モデリング プロセスの内訳
- 1. データの収集
データの収集にはかなりの時間がかかりますが、データが多ければ多いほど、より正確な予測が可能になります。
Pythonは、NumPy、pandas、scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの豊富なライブラリやフレームワークがあるため、データサイエンスや機械学習のプログラミング言語として人気があります。
多くのデータサイエンティストは、データの収集と探索に全体の時間の50％を費やすそうです。丁寧なデータ収集を行うことで、データを特定し、直面している問題と関連付けることができ、最終的には、より強固なビジネスソリューションを設計することにつながります。
- 2. データの分析
データサイエンティストにとって重要な課題は、膨大な量のデータを処理することです。モデルに最適なデータセットを特定することは、優れたパフォーマンスを発揮するために不可欠です。そこで登場するのがデータクリーニングです。
データクリーニングでは、データセットから無駄なデータや重複するデータを取り除き、より使いやすく効率的にします。
- 3. フィーチャーエンジニアリング
フィーチャーエンジニアリングは、生データから特徴を引き出すためにドメイン知識を使用する機械学習技術です。言い換えれば、フィーチャーエンジニアリングは、統計的手法や機械学習手法を用いて、生の観測データを望ましいフィーチャーに変換します。
- 4. データモデリング
分類モデルやクラスタリングモデルなど、様々な予測分析モデルを使用することができます。予測モデル構築はここから始まります。予測分析のこのステップでは、いくつかのアルゴリズムを採用して、見られたパターンに基づいて予測モデルを開発します。
PythonやRのようなオープンソースのプログラミング言語には、あらゆる形式の機械学習モデルを効率的に開発するのに役立つ無数のライブラリがあります。また、既存のデータを再調査し、予測モデルに適した種類かどうかを判断することも不可欠です。
- 5. パフォーマンスの推定
このステップでは、モデルの効率をチェックします。予測モデルの妥当性と精度をテストする判断するために、テストデータセットの使用を検討してください。精度が良ければ、良い結果が得られるまでデータ前処理のステップを繰り返す必要があります。
Pythonを使った予測分析の構築
- 1. データを読み込む
pythonモデリングを始めるには、まずデータの収集と探索に取り組まなければなりません。したがって、予測分析モデルを構築するための最初のステップは、必要なライブラリをインポートし、プロジェクトに必要なライブラリを調べることです。
データを分析するには、プログラム内でデータをロードする必要があります。
以下のコードは、以下のステップを実行するためにCSVファイルからデータをメモリにロードする方法を示しています。
- 2. データの前処理
データセットができたので、次はdf.info()とdf.head()を使ってデータセットの説明と内容を見てみましょう。さらに、お気づきのように、下のスニペットのように、ターゲット変数が(Yes/No)ではなく(1/0)に変更されています。
- 3. 記述統計
記述統計は、あなたのpythonデータモデルをより良く、より有意義に理解することを可能にします。先に検討したように、データ間の相関が高いほど、結果の精度が高くなります。
- 4. フィーチャーエンジニアリング
Pythonでモデリングを行う場合、フィーチャーエンジニアリングが重要な役割を果たします。ずさんな設計は、データやアーキテクチャに関係なく、すぐに予測モデルに影響を与えます。
フィーチャー・エンジニアリングは、データ処理を簡素化しスピードアップすると同時に、モデルのパフォーマンスを向上させる新しいフィーチャーを生成する可能性を提供します。FeatureToolsやTsFreshのようなツールを使用することで、予測モデルのためのフィーチャー・エンジニアリングをより簡単かつ効率的に行うことができます。
- 5. データセットの準備
先に進む前に、データ収集が予測モデルに適合しているか再確認してください。データを収集したら、pythonモデリングに必要な情報を見つけるまで、データを調べ、改良します。
- 6. 変数の特定
プロジェクトの変数の選択は、純粋に予測分析モデルにどのPythonデータモデルを使用するかに依存します。さらに、データセットの特徴を選択し、タスクを簡単かつ効率的にするために、様々な予測アルゴリズムが利用可能です。
- 7. モデル開発
データセットを訓練データとテストデータに分解し、最適なものを特定するために様々な新しい予測アルゴリズムを試す必要があります。この基本的ですが複雑なプロセスには、カスタムAIソフトウェア開発会社による外部支援が必要な場合があります。さらに、これを行うことで、テストデータセットのパフォーマンスを評価し、モデルが安定していることを確認することができます。この段階で、パイソンモデリングの80%は完了です。
ランダムフォレスト予測分析フレームワークを利用して、テストデータのパフォーマンスを分析してみましょう。
- 8. ハイパーパラメータの調整
モデルのハイパーパラメータを微調整して、全体的なパフォーマンスを向上させることも可能です。
さまざまな予測分析モデルでテストし、最も精度の高いものを最終的なモデルとして選択しましょう。
- 9. モデル評価
予測分析モデルを構築する作業は、モデルを制作することだけがすべてではありません。様々な指標に基づいてモデルのパフォーマンスを評価する必要もあります。以下では、これらの指標について詳しく見ていきましょう。
- 平均絶対誤差(MAE)
MAE は，実際値と予測値の差の絶対値を計算する簡単な指標です。予測値とオブザベーションの誤差の度合いは，グループ全体の平均絶対誤差を用いて測定されます。
- 平均二乗誤差(MSE)
MSEは、平均絶対誤差が少し変化する、一般的で分かりやすい統計量です。平均二乗誤差を用いて、実際の値と予想値の差の二乗が計算されます。
- 二乗平均平方根誤差(RMSE)
RMSEとは、平均二乗誤差の平方根を意味します。
- R2乗 (R2)
R2スコアは決定係数とも呼ばれ、回帰ベースの機械学習モデルの性能評価尺度の1つです。対象データ点がフィッティングされた直線にどれだけ近いかを測定することができます。これまで示したように、MAEとMSEは文脈に依存しますが、R2スコアは文脈に中立です。
そのため、R2乗の助けを借りて、他のどの指標も与えないモデルと比較するベースラインモデルを持つことが可能です。
競争が激化する中、企業は混雑した市場に製品やサービスを提供する上で優位に立とうとしています。データ駆動型の予測モデルは、これらの企業が長年の問題を解決する上で、従来とは異なる方法で支援することが可能です。
今日の世界には数多くのプログラミング言語が存在しますが、Pythonがトップクラスの競合として発展してきたのには多くの理由があります。Pythonの基盤は、Raspberry PiからWebサーバーやデスクトップアプリケーションまで、幅広いアプリケーションの構築に使用できる汎用性に根ざしています。
