【Python×データサイエンス入門⑨】決定木モデルの予測結果(精度)を確認しよう！
※現在、質問・相談コメントの返信は対応しておりません。ご承知おきくださいませ🙇🏻♂️
データサイエンス入門の第9回目になります！
バブル期の熱は冷めましたが、今でもデータサイエンティストを欲しがっている企業はたくさんあります。
DX時代に備えて、今からデータサイエンスを勉強しておきましょう！
≪この動画で学べる内容≫
①Kaggle上で精度を確認する方法が分かる
②精度をあげるためのアプローチが分かる
③データマート(CSV)の出力方法が分かる
▼この動画シリーズで使っているコード・データ
▽ソースコードのダウンロード(Github)
https://github.com/hayatasuuu/DataScienceBeginner
▽データのダウンロード(Kaggle)
https://www.kaggle.com/
■□■□■□■□■□■□■□■□■□■□
▼Pythonの学習が済んでいない方はこちら！
▼スクレイピングを学んでみるならこちら！
▼Anacondaのインストール方法(Windows)
テキスト：https://tech-diary.net/anaconda-install-windows/
■□■□■□■□■□■□■□■□■□■□
▽Twitter
Tweets by hayatasuuu
▽Blog
https://tech-diary.net/
▽stand.fm(ラジオ)
https://stand.fm/channels/5f812ac1f04555115d597948
▼経歴
現在：フリーランスエンジニア（Python, GCP）
過去：大手SIerで機械学習系エンジニア&プログラミングスクール講師→大手金融機関(連結3万人以上)でデータサイエンティスト（Python, AWS）→スタートアップでWebエンジニア(Golang, ReactJS)→現在に至る
コメント
とても分かりやすい解説ありがとうございます。
もし可能であれば精度の高い予想についての解説動画もお願いします！
とてもわかりやすい動画をありがとうございます。
ちょうど一月前からpythonを触り始めましたが、はやたすさんの動画のスクレイピング→データサイエンス入門の流れを一通り体験することができました。以前から興味を持っていた分野ですが、学生時代から苦手意識があり、なかなか着手できずにいました。
わかりやすい動画のおかげでここまで再挑戦できているので、本当に感謝しています。
今回は理解のためにモデルと特徴量の選定をシンプルにしていただいていましたが、実際はその選定自体が肝になるんだろうなあと想像を膨らませていました。
（他の方のコメントにもありましたが、株価予想や売買などを題材にしていただけたら、身近なところでの活用に繋がるので、使いどころの想像がしやすく嬉しいです。）
今後も動画を繰り返し復習しつつ、ほかの動画も楽しみにしています。
解説がわかりやすく面白かったため、つまずくことなく終えることができました！復習してきちんと自分のモノにしたいと思います。ありがとうございました。