Pythonを使った機械学習モデル構築手法

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Pythonは数値計算・データ解析・人工知能や機械学習に特化したライブラリが豊富で、データサイエンティストやAIエンジニアにとって必須のプログラミング言語です。
今回、初心者でも簡単に機械学習を扱えるライブラリ「PyCaret（パイカレット）」をご紹介します。
ケーススタディとして「ふじた学びばこ」のある講座を、「おすすめかどうか」を予測する機械学習モデル構築手法を以下の流れで説明します。

①データ前処理（正規化、欠損値の穴埋めなど）
②機械学習モデル構築（ロジスティック回帰、勾配ブースティング法、ランダムフォレストなど）
③モデルの精度比較（Accuracy、Recall、Precisionなど）
④モデルの可視化
⑤予測
・実際に手を動かしながら学べる講座です。
・動画（YouTube）でも一連の流れを視聴できます
https://www.youtube.com/watch?v=QLdfzTGiGKU

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動画の視聴方法

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