経験

このブログでは、カテゴリ型の目的変数（例えば、0と1）を持つデータ分析のための最適な手法を探求します。ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレストなどの回帰手法の利点と適用方法、130の説明変数を持つ大規模なデータセットで効果的な変数選択と次元削減を行う方法、そしてこれらの分析手法と次元削減手法をどのように組み合わせると良いかについて、具体的な例とともに解説します。データサイエンスの初心者から上級者まで、分析の精度を高め、より洞察に富んだ結果を得るためのヒントが満載です。

私は化学科に所属していますが、化学が全くない人に何を説明すればいいのかわかりません。いつもLED作ってるとか言ってごまかしていますが、本当はこの物質のバンドギャップがとか何色に光るはずなんだ！とか話したいところです。