<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>luckystar_021008</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/luckystar_021008/</author_url>
  <blog_title>シー・エス・エス イノベーションラボ（ブログ）</blog_title>
  <blog_url>https://blog.css-net.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>DX</anon>
    <anon>ビッグデータ</anon>
    <anon>機械学習</anon>
  </categories>
  <description>みなさん。こんにちは。DX推進開発部のluckystar_021008です。 今回は私が現場で学んだモデルの機械学習に関してまとめさせていただきました。 お時間のある方は、是非ご一読ください。 １．事前準備 １－１．説明変数 １－２．目的変数 ２．機械学習 ２－１．データの絞り込み ２－２．学習法 ２－３．学習結果の精度 ３．最後に １．事前準備 まず、機械学習をする前に必要な材料を集める所から行われています。 大きく必要なものは2点です。 ・説明変数 ・目的変数 以前まとめさせていただいたブログで簡単に記載させていただいていますが軽くおさらいしていきましょう。 blog.css-net.co…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.css-net.co.jp%2Fentry%2F2022%2F09%2F30%2F111129&quot; title=&quot;現場で学んだ機械学習(ランダムフォレストと精度評価(AUC)) - シー・エス・エス イノベーションラボ（ブログ）&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/p/pinkie79/20220930/20220930110928.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2022-09-30 11:11:29</published>
  <title>現場で学んだ機械学習(ランダムフォレストと精度評価(AUC))</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.css-net.co.jp/entry/2022/09/30/111129</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
