決定木は分類問題と回帰問題の両方を解決するために使用できる教師あり機械学習アルゴリズムです。このアルゴリズムの目的は、学習データから推測される決定規則を学習することで、対象変数の値やクラスを予測できるモデルを作成することです。 この記事では、決定木アルゴリズムをJavaで実装する方法について説明します。年齢と体重から、ある個人がジムに通うかどうかを予測します。
PythonとGridDBを用いたクレジットカード不正取引データセットによるアンバランス分類
このチュートリアルでは、Kaggleで公開されているクレジットカード不正取引検出のデータセットを探ります。クレジットカード会社にとって、損失を避けるために不正を検出することは非常に重要であり、同時に、顧客が実際に購入していないものを請求しないようにすることも重要です。我々は、GridDBを使用してデータを抽出し、不正を正確に検出するための機械学習モデルを構築します。
Javaによるロジスティック回帰アルゴリズム
回帰分析とは、予測目的で従属変数と独立変数の関係を決定するために使用される手法です。データモデリングやデータ分析に有効なツールです。 回帰分析には様々な手法があります。ここでは、ロジスティック回帰に焦点を当てます。
決定木アルゴリズムのJavaでの実装方法
統計的手法、機械学習、人工知能の組み合わせにより、多くの分野で支援システムとなる様々なデータマイニング技術が開発されています。これらの手法は、様々な分野や産業で不可欠なものとなりつつあります。この記事では、Javaによる決定木アルゴリズムの実装について説明します。