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日ごとの来客数予測による仕入れ量決定
成約予測による有望顧客絞り込み
顧客の声のラベリング自動化
入電予測によるオペレータ人数決定
貸し倒れ予測による査定の効率化
行動予測による施策の効率化
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精度改善ヒントの一覧
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ターゲット漏れ(リーク)がないか調べましょう
データに時系列性がある場合は評価用データを手動で指定しましょう
データの行数を増やしましょう
データの行数を減らしましょう
ユニーク数の大きい項目を減らしましょう
予測が外れているデータを確認しましょう
予測したい項目に含まれる値の中で特に精度が悪いデータを増やしましょう ( 二値分類 )
予測したい項目に含まれる値の中で特に精度が悪いデータを増やしましょう ( 多値分類 )
予測したい項目に含まれる値の出現回数の偏りを減らしましょう
予測したい項目の外れ値を確認しましょう
予測タイプを二値分類か多値分類に変更できないか検討しましょう
予測タイプを二値分類に変更できないか検討しましょう
予測タイプを数値予測に変更すべきか検討しましょう
予測モデル作成時と実際に予測する時のデータは同じ条件か確認しましょう
予測モデル作成用データだけを見て人間が予測できるか確認しましょう
人間が予測している結果があれば活用しましょう
区切り文字を含む項目を複数の項目に分割しましょう
多くの値が1回しか出現しない項目を除外しましょう
寄与度が非常に小さい項目を除外しましょう
寄与度の高い項目が自分の感覚と合っているか確認しましょう
欠損率が高い項目に関して、理由を確認しましょう
特定の条件でデータを絞ってから予測モデルを再作成しましょう
目標精度を検討しましょう
直近データだけを用いて予測モデルを作成すべきか検討しましょう
精度評価結果に関して、Precisionは高くRecallは低いため、予測結果の活用方法を工夫しましょう
精度評価結果に関して、Recallは高くPrecisionは低いため、予測結果の活用方法を工夫しましょう
評価結果の信頼性を高めるために「交差検証」の設定を試しましょう
通常の数値予測ではなく時系列予測モードの使用を検討しましょう
項目のデータタイプが数値で適切か確認しましょう
項目のデータタイプが日時で適切か確認しましょう
項目のデータタイプについて文字列とテキストのどちらが適切か確認しましょう
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