‫こんにちは､ 第2回構造化データプロジェクトへようこそ｡
‫さて､ 今回はブルドーザーの販売価格を予想するということで､ とても楽しみですね｡
‫ブルドーザーが嫌いな人はいないでしょう｡
‫子供の頃､ トンカトラックのようなトラクターを持っていて､ いつも遊んでいたのを覚えています｡
‫そして､ これはちょっと違うんです｡
‫もちろん､ 数値aを予測しようとしているのだから､ 回帰問題である｡ k. ブルドーザーの販売価格｡
‫しかし､ これから行うのは､ データを取得することです｡ この場合､ この小さな時計の絵文字を見てください､
‫このデータには時間の要素があります｡
‫つまり､ 以前のプロジェクトでは､ 時系列がなかったということです｡
‫大きな静的なデータセットに過ぎなかったのです｡
‫一方､ こちらは販売日という要素があり､ ある日付にブルドーザーが販売されたということです｡
‫つまり､ 過去の売上から将来の売上を予測しようとしたのです｡
‫そして､ それが私たちの問題定義なんですね｡
‫ブルドーザーが売れまくっている我々のデータを持っていくのか｡
‫販売価格を予測するためです｡
‫とか､ 見ているかもしれませんね｡
‫それはトラクターだ､ ダニエル､ ブルドーザーじゃないんだ､ と想像してください｡
‫そして､ ええ､ 私はブルドーザーの絵文字がないことを知っている､ 悲しいことにまだそれはAppleから来るアップデートかもしれませんが､ 誰が知っていますか？
‫祈っています｡
‫もちろん､ 6ステップの機械学習のフレームワークを使います｡
‫まずは､ ブルドーザーの販売価格を予測できるかどうかという問題定義から始めます｡
‫いくつかのデータを見てみることにしよう｡
‫私たちの問題に適した評価指標を見つけ､ 次にデータの特徴を見ていきます｡
‫もちろん､ 機械学習によるモデリングも試します｡ 私たちの目標は､ ブルドーザーの売却価格を予測するための機械学習モデルを構築することだからです｡
‫そして､ セッション全体を通して､ 実験を行います｡
‫さて､ どんなツールが使えるか見てきましたが､ 前回の構造化データプロジェクトで使ったのと全く同じツールセットを使うことになります｡
‫データ分析にはpandas､ map､ plot､ lib､ numpyを使い､ Jupyter notebookではconda環境を使って作業し､
‫機械学習のモデリングにはsocket learnを使っています｡
‫これは新しいプロジェクトなので､ 新しいプロジェクトとして取り組むことになります｡
‫ここでは､ 新しいプロジェクトにおける私たちの歩みをご紹介します｡
‫でも､ 私たちはこれらを乗り越えてきました｡
‫パソコンを用意し､ ミニコンダをダウンロードし､ インストールした｡
‫今､ 私たちがいるのはここです｡
‫新しいプロジェクトを始めるので､ 新しいプロジェクトフォルダを作成します｡
‫そして今､ もちろん､ 前回の構造化データプロジェクトで行ったのと全く同じツールを使っているので､
‫このプロジェクト全体､ ブルドーザーの売却価格予測をその前のフォルダーで完了させることができます｡
‫しかし､ 念のため､ 新しいプロジェクトフォルダを作成します｡
‫Kaggleからデータをダウンロードします｡
‫その話はまた後日｡
‫使用するすべてのツールを保持する環境を作成します｡
‫Jupyter Notebookをワークスペースとして､ numpy pandasとmap plot lib toolsを使ったデータ解析と操作､
‫そしてpsychic learnを使った機械学習を行う予定です｡
‫さて､ もちろん､ もしあなたが行き詰まり､ 心配しなくても､ おそらくそうなるでしょう｡
‫いつも引っかかるんです｡
‫できることは､ できる限りコードに沿うことです｡
‫ぜひお試しください｡
‫私たちのモットーである「疑わしきは罰せず」を実践してください｡
‫もし､ ある関数が何をしているのかもっと詳しく知りたい場合は､ shiftとtabキーを押してdocstringを読むことを忘れないでください｡
‫それでも行き詰まったら､ もちろん遠慮なく検索してください｡
‫そうですね｡
‫StackOverflowやcyclone pandasのドキュメントなどのリソースに出会えるでしょう｡
‫そして､ 検索して何らかの情報が見つかったら､ その情報をドキュメントからJupyter Notebookにコピーすることもあるでしょう｡
‫そしてもちろん､ 再挑戦する｡
‫疑問があれば､ コードを実行することを忘れないでください｡
‫そして､ それでも行き詰まったら､ 遠慮なく質問してください｡
‫何かに腰を据えているときに､ ああ､ これの答えが知りたいなあ､ なんだろう､ どこにもないなあ､
‫と思ったら｡
‫聞けばいいんでしょ？
‫もし､ あなたがそのような問題に遭遇しているのなら､ 誰かが同じような問題に遭遇している可能性が高いです｡
‫だから､ 遠慮なく聞いてください｡
‫質問を投稿する
‫StackOverflowでもDiscordでも､ どこでもいいんです｡
‫質問をすることができます｡
‫質問をすることを恐れないでください｡
‫わかりました｡
‫とはいえ､ もう待つのはよそう｡
‫プロジェクトフォルダを設定して､ この2つ目のプロジェクトに取りかかりましょう｡