AI／機械学習における「モデリング」とは、データから学習して、予測や分類などのタスクをこなす“モデル”を構築するプロセスのことを指します。
目次
🤖 機械学習のモデリングとは？
➤ 一言で言うと：
「入力データと出力データの関係を学習して、その関数（モデル）を見つける作業」
🧱 モデリングのステップ
以下が典型的なフローです：
- 問題設定
→ 何を予測したい？分類したい？（例：スパムメールの判定） - データ収集・前処理
→ 欠損値の処理、正規化、カテゴリ変数の変換など - 特徴量エンジニアリング
→ モデルが学びやすくなるように、入力データを工夫（例：日付→曜日に変換） - モデル選定
→ 線形回帰、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットなど - 学習（トレーニング）
→ データを使ってパラメータを最適化 - 評価
→ テストデータで精度や再現率、F1スコアなどを確認 - チューニング・改善
→ ハイパーパラメータの調整や、モデルの変更
🔍 具体例
| タスク | モデル例 | 入力データ | 出力 |
|---|---|---|---|
| スパム判定 | ロジスティック回帰 | メール本文 | スパム or 非スパム |
| 家の価格予測 | 線形回帰 | 面積・築年数など | 価格（数値） |
| 画像認識 | CNN（畳み込みNN） | 画像データ | ラベル（猫/犬など） |
⚙ よく使われるライブラリ（Pythonの場合）
scikit-learn：基本的なモデリング全般TensorFlow/PyTorch：ディープラーニング向けXGBoost/LightGBM：高精度な決定木系モデル
もし「モデルの構築コードを見てみたい」「具体的なケースで説明してほしい」などあれば、そちらにも対応できます！興味あるタスク、ありますか？
