[#25] Pythonを使った機械学習 検証
独学PythonでAIとRPA
3年前からAIを使った診断に興味が湧き、環境を整備し(Ubuntu20.04+python3 MacOSX+python3)Pythonを使った実験を仕事と農業の合間に色々試していました、運良く健診データから乳がん良性か悪性を予測して診断の補助をする書籍を入手して実験をしていました、併せてローコード機械学習ライブラリ「PyCaret」がリリースされ、より簡単に予測できるようになりました、勉強の成果が出始めましたので、SIGNATEのコンペに参加して「健診データから肝障害」を予測するモデルに挑戦中です。現在 精度91%です、もう少しチューニングをして 精度94%を目指します
・Pycaret
データの読み込み
データの前処理
各種モデルの評価と精度の比較
ハイパーパラメータの最適化
モデルの精度の可視化
モデルの確定
予測の実行
予測結果をCSVでダウンロード
健康診断(血液検査)のデータを使って、肝疾患の有無を判定するモデルの構築 評価結果:0.916673
健診データ(公開データセット)を使ってガン予測、リピート率、集客率向上を図るモデルの構築
