一日でわかるpycaret【データ分析 １から理解する最短ルート】

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プログラム
１．超速習Python入門
　　（１）．Google Colab
i. 基本的な動作
ii. linuxコマンドの打ち方
iii. Pip install
iv. Pythonを動かす
　　（２）．Python基礎
i. 基本的なPython文法
ii. forループ
iii. if文
iv. 関数とは

２．機械学習の基礎
　　（１）．機械学習ことはじめ
i. 機械学習とは
ii. 教師あり学習
iii. AIとは、多変量解析とは、（ディープラーニングはやりません）
iv. 実務で機械学習を使ううえで考えるべきポイント
v. データ分析におけるよくある間違い
vi. 相関と因果の違い

３．回帰系の機械学習
　　（１）．線形回帰分析とは重回帰分析とは、
 ExcelとCSVを使って理解しよう
 データ分析に欠かせない前処理

４．決定機系の機械学習を使ううえで知っておくべきポイント
　　（１）．その他のアルゴリズム
　　　　ａ．決定木
　　　　ｂ．ランダムフォレスト
　　　　ｃ．xgboost
　　（２）．モデルの性能評価

５．PyCaretによるモデル作成
　　（１）．AutoMLとは
　　　　ａ．AutoMLとは
　　（２）．使ってみようPyCaret
　　　　ａ．データの読み込み
　　　　ｂ．モデルの作成
　　　　ｃ．モデルの性能評価
　　（３）．モデルの精度を上げるためには？
　　　　ａ．データの読み込みにおける前処理
　　　　ｂ．ハイパーパラメーターの調整

６．SHAPを用いた機械学習モデルの解釈
　　（１）．機械学習モデルの説明方法
　　　　ａ．feature importanceとは
　　　　ｂ．Partial Dependenceとは
　　　　ｃ．SHAPとは
　　　　ｄ．最後にモデルを解釈しよう

キーワード Python　機械学習　データ分析　線形回帰分析　決定木　ランダムフォレスト　PyCaret　 AutoML　ハイパーパラメーター　SHAP