次のタスクは「4.2 寄与度を確認する」か。ふむふむ、ここではエアコンの故障予測に関連性の強そうな項目が寄与度の上位に来ていることを確認できればOKなのか。
うーん、割と筋の良さそうな項目が寄与度の上位に来ているけど、チームで議論に上がっていた「コンプレッサーの振動値」は上位にないのか……。
お!「寄与度が高いはずの項目の寄与度が低い場合」というリンクがある。
なるほど……。「コンプレッサーの振動値」は上位にない理由はいくつか候補が考えられるのか……。よし、これを確認して本当に「コンプレッサーの振動値」の寄与は低いのか確認してみよう。
となると「2 データを用意する」に戻ってもう一度トライする必要があるということだ。
寄与度を確認してタツヤさんは寄与度が高くなると思っていた項目が実際は高くなっていないことに気づきデータの用意からやり直すことにしました。
予測モデルを作成すると寄与度として上位に来る項目は現場の感覚と一致することが多いです。予測モデルを作成した結果を考察することでより良い予測モデルや分析結果を得られることがあります。