「4 精度を確かめる」には、
のステップがあるのか……。まずは「4.1 作成した予測モデルの精度と目標としていた精度を比べる」と……。ああ、「1.2 予測分析で解きたい課題を設定する」で設定した目標と今回作成した予測モデルの精度を比べればよいのか。一応細かいタスクも見てみよう。
「4.1.1 目標に即した予測モデルの精度を確認/算出する」によると、個別のユースケースに即した評価指標は自ら計算する必要があるようだ。
確かに今回もPrediction Oneが自動で算出する精度指標を目標にはしていないから自分で計算しないといけないな。ええと、評価データと評価データに対する予測結果を出力して計算すればいいんだな……！これはExcelで計算しないと……。
このページでケンタさんは以下のタスクを完了しました。
ここではケンタさんになったと思って進め方ガイドのチェックを埋めてみましょう。
一方で、以下のタスクを完了できず「2 データを用意する」に戻ることになりました。「『2 データを用意する』をやり直す」ボタンを押してやるべきタスクに戻ることができます。こちらもケンタさんと同様にボタンを押してみましょう。
ケンタさんは「4.1.2 目標としていた精度を比べ予測モデルの精度が十分であることを確認する」まで進めたところで精度が目標に達していないことが分かりました。そこで「十分な精度が出なかった場合」を読みパーソナルトレーニングの申し込みに関係のありそうな項目をもっと増やせるかもしれないことに気づきます。ただ、最初から項目を十分用意せずに予測モデルの作成を行ったのは間違いではありません。予測精度が十分出るかどうかはやってみるまで分からないからです。
予測分析プロジェクトでは予測モデルの作成とデータの改善を何度も繰り返すことがよくあります。あなたもご自身のケースで予測モデルを作成する際は、一度予測モデルを作って諦めるのではなくデータの改善にも取り組んでみましょう。