データ分析初心者向け！主要な予測方法を徹底解説！（前編）

はじめに

こんにちは！ChatGPT部、データ分析初心者の原田です！
タイタニックコンペシリーズ、次回は予測編なのですが、
そ の前に、前回の記事で予測方法を色々と出してくれていたので、それらを一つずつ解説していきます！前回出してくれたもの以外にもいくつかご紹介します！
ということで、今回は予測のための知識編みたいなものですね！
前回の記事はこちらです！↓

1. 予測方法

まずは予測方法について聞いてみましょう！

結果は、、、

以下ChatGPTからの回答です！↓

---

予測の方法にはさまざまなアプローチがあります。以下にいくつかの主要な手法を紹介します。

1. ロジスティック回帰 (Logistic Regression)

• 2値分類問題に適しており、出力が確率として解釈できるため、シンプルで解釈しやすい。

2. 決定木 (Decision Tree)

• データを条件分岐の形で分類していく方法。可視化が容易で、特徴量の重要度が分かりやすい。

3. ランダムフォレスト (Random Forest)

• 複数の決定木を使って多数決を行うことで予測を行う手法。過学習を防ぐために有効。

4. サポートベクターマシン (Support Vector Machine, SVM)

• データを分けるための最適な境界を見つける。非線形問題に対してもカーネルを使って適応できる。

5. k-近傍法 (k-Nearest Neighbors, k-NN)

• 新しいデータが既存のデータのどのクラスに属するかを、近くのデータポイントを基に決定する。

6. ニューラルネットワーク (Neural Networks)

• 複雑なデータパターンを学習するための強力な手法。大量のデータや特徴量がある場合に特に効果的。

7. 勾配ブースティング (Gradient Boosting)

• 予測の精度を上げるために、弱い予測モデルを繰り返し学習させ、最終的に強いモデルを構築する手法。

8. アンサンブル学習 (Ensemble Learning)

• 複数のモデルの予測結果を組み合わせて、より正確な予測を行う。

9. ベイズ分類器 (Naive Bayes)

• 確率に基づいた分類器で、特にテキスト分類に使用されることが多い。

これらの方法は、問題の特性やデータの量、質に応じて使い分けられます。もし特定の方法について詳しく知りたい場合や、他の手法を試してみたい場合は教えてください。

---

色々ありますね！一つずつ解説します！

2. ロジスティック回帰 (Logistic Regression)

• 概要: ロジスティック回帰は、2つのクラス（例えば、生存するかしないか）のどちらかに分類するための手法です。名前に「回帰」とありますが、分類問題に使われます。入力されたデータに対して、あるクラスに属する確率を出力します。

• どう使うか: 例えば、乗客の年齢や性別などの情報を基に「この乗客が生存する確率はどれくらいか」を計算し、その確率が50%を超えたら「生存」と予測します。

• 例: タイタニックのデータでは、年齢、性別、乗客クラスなどを入力として、各乗客が生存するかどうかを予測します。

3. 決定木 (Decision Tree)

• 概要: 決定木は、データを条件に従って木のように分岐していく方法です。各分岐点（ノード）で「この条件を満たすか？」という質問を繰り返し、最終的に分類を行います。

• どう使うか: 例えば、ある乗客が「1等クラスか？」という質問に「はい/いいえ」で答え、それに基づいて次の質問（例えば「年齢は30歳以上か？」）へ進み、最終的にその人が生存したかどうかを予測します。

• 例: タイタニックのデータで、乗客クラス、年齢、性別などの特徴を使って、生存したかどうかを決定します。

4. ランダムフォレスト (Random Forest)

• 概要: ランダムフォレストは、複数の決定木を使って予測を行い、その結果を組み合わせて最終的な予測を行う方法です。1本の木に比べて、より安定した予測が可能です。

• どう使うか: たくさんの決定木を作り、それぞれが独自に予測を行い、その予測の「多数決」を取ります。これにより、ノイズや偏りに強くなります。

• 例: タイタニックのデータで、複数の決定木が各乗客の生存を予測し、その結果をまとめて最終的な予測を行います。

5. サポートベクターマシン(Support Vector Machine, SVM)

• 概要: SVMは、データを分類するための「最適な境界」を見つける手法です。境界線を引くときに、データの間に最大の余裕（マージン）を持たせることで、データがどちらのクラスに属するかを決定します。

• どう使うか: 例えば、「生存者」と「非生存者」のデータを2次元平面にプロットし、その間に最適な線を引いて分類します。

• 例: タイタニックのデータで、年齢と運賃を使って、生存したかどうかを分ける線を引きます。

6. k-近傍法 (k-Nearest Neighbors, k-NN)

• 概要: k-NNは、新しいデータポイントがどのクラスに属するかを、最も近い既知のデータポイント（近傍）のクラスに基づいて決定する手法です。

• どう使うか: 例えば、新しい乗客のデータが与えられたとき、その乗客に最も近いk人の既知の乗客を見つけ、そのk人の多くが「生存」なら新しい乗客も「生存」と予測します。

• 例: タイタニックのデータで、年齢と運賃が似ている他の乗客を探し、その乗客たちが生存したかどうかに基づいて予測します。

と、量が多いので今回はここまでにします！

まとめ

今回は予測のための知識をつけていきました！未だにどう予測しようか迷っていますが、この知識編のあと、決めようと思います！後編もお楽しみに！