イベント内容

機械学習を成功させるための課題設定講座

アジェンダ

時間	内容	スピーカー
18:30 ~ 19:00	受付・開場
19:00 ~ 19:15	DataRobotからのお知らせ	シバタ アキラ
19:15 ~ 21:00	機械学習を使った要因分析	山本祐也
21:00 ~	懇親会（各自）

イベント概要

今回は前回のワークショップで最もリクエストの多かったテーマです。要因分析は、製造業では品質低下や不良品の原因、マーケティングでは購入や退会の原因など、様々な応用があります。一方、予測モデリングによって現れる関係性は多くの場合「相関」に起因するもので、必ずしも「因果」を表しているとは限りません。本講座では、機械学習から得られる要因特定に利用できるインサイト、特に

• DataRobotの「特徴量のインパクト」、「特徴量の効果」や「予測の説明」の解析による重要因子の特定
• 見つけた要因の大きさや、信頼性の評価方法
• 交互作用の見つけ方
• 原因を特定するため必要なより進んだ分析方法
• 要因解析に適したデータ収集方法

などのトピックに触れていきます。

アンケート

https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfZvLVzs6H2teu8i-znZfLME5kkz7XP7xDbsVOhD4uuXzrC2A/viewform

資料

データセット① https://drive.google.com/open?id=12o1m9tMfgq_BAu3csCfz9twWUmiLwTxT

データセット② https://drive.google.com/open?id=165upMp0Jnnc62bFv-RQyOJAEga0qIdW4

スライド資料 https://drive.google.com/open?id=1hViLz7dV3DOV0Lb9-8yOP6kShcZRdgvw

傾向スコアマッチングのスクリプト例 https://drive.google.com/open?id=1myXYzBhQZRj3UpgtXD9EEq5vDF1cvWPj

注意事項