‫美しい｡
‫これでJupyter Notebookがセットアップされ､ Condaでインストールしたツールのおかげで､ 重要なツールになりました｡
‫この悪ガキに名前をつけてあげよう｡
‫端から端まで｡
‫ブルドーザーの価格回帰｡
‫シンプルで良いですね｡
‫素晴らしい｡
‫まず､ ノートブックに見出しを追加します｡
‫だから､ 私たちは何をしているのか､ ある程度の構造をもっているのです｡
‫そして､ これから行うのは､ このフレームワークを導入することです｡
‫つまり､ この6つのステップをすべてここで実現するのです｡
‫問題､ 定義､ データ評価（Kaggleでどのような評価指標を使用しているかチェック）､
‫モデリング､ そして実験｡
‫では､ そうしましょう｡
‫このノートブックを証明するために､ この上に新しいセルを作成します｡
‫では､ まず何から始めればいいのでしょうか｡
‫素敵なタイトルをつけよう
‫そこで､ 機械学習を用いて､ ブルドーザーの売却価格を予測する｡
‫ここに小さな絵文字を入れましょう｡
‫これでよしとしよう｡
‫使用頻度が高い｡
‫いいものですね｡
‫これをマークダウンにするのです｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ このノートでは
‫ブルドーザーの売却価格を予測することを目的とした機械学習プロジェクトの例を見ていきます｡
‫シンプルでいいじゃないですか｡
‫私たちは､ できるだけ早くモデリングや､ コードに取り掛かりたいと思っています｡
‫ですから､ このようなレイアウトは､ あくまでも初めのうちは参考程度に考えてください｡
‫では問題定義か､ 次はデータだったのか｡
‫その3は､ 頭の中が思い出せないくらいです｡
‫戻ろう｡
‫これがあるから､ チェックできることを忘れないでください｡
‫評価は､ そこそこマイナーな感じでしたが､ こういうこともあるんですね｡
‫どのプロジェクトに飛び込んでも､ 最初から何をすべきかをすべて暗記しているようなことはありません｡
‫それが機械学習です｡
‫実験機能｡
‫これらを経て､ この先のどこかでモデリングなどが行われるかもしれませんが､ それはその時点まで待つことにしましょう｡
‫では､ 私たちの問題を一文で定義してみましょう｡
‫Kaggleに戻ろう｡
‫だから､ 概要に行けば､ そこにある｡
‫それを入れればいいのですが､ 自分たちの言葉で書き直します｡
‫そのほうが､ ちょっと楽しいじゃないですか｡
‫だから､ ここに来よう｡
‫これを何と呼べばいいのだろう｡
‫うーん｡
‫ブルドーザーの特性から､ 将来の売却価格をどの程度予測できるのか？
‫同じようなブルドーザーがいくらで売られているかという過去の事例も｡
‫意味があるのか？
‫そこで､ いくつかのデータを使って､ 将来のブルドーザーの売却価格を予測する機械学習モデルを構築することが､
‫ここでの目標です｡
‫そして､ 今度はデータです｡
‫さて､ これはすでにインポート済みです｡
‫ですから､ ノートブックを開いているところを見ると､ すでにここでこれが開かれているわけです｡
‫余計な窓は必要ない｡
‫ブルドーザーのデータブルー・ブックを見てみよう｡
‫これでよしとしよう｡
‫無効な電車を試したわけだ｡
‫よし､ じゃあここにリンクを貼ろうかな｡
‫だから､ 行くんです｡
‫データは､ Bulldozes CompetitionであるKaggle
‫Blue Bookからダウンロードしたものです｡
‫そして､ このケーブルコンペティションに参加して､ すでにいくつかの情報を与えられているかもしれません｡
‫そこで､ このようなものを置くだけで､ トレインの有効性とテストとは何かを思い起こさせるために､ これをコピーするかもしれません｡
‫繰り返しますが､ これは扱うデータセットによって異なります｡
‫ここに入れるんです｡
‫だから､ 初めての人が私たちのノートブックを見て､ 「ああ､ なるほど､ こういうことだったのか」と分かるように､ 試行錯誤と検証を繰り返しています｡
‫主なデータセットは3つあり､ ここにリンクを貼っておくだけです｡
‫これもすべて､ 自分の仕事を伝えるためのものですよね｡
‫機械学習やコーディングのプロジェクトでは､ 自分自身のプロジェクトに没頭しているうちに､
‫他の人がそれを見てしまうということが起こりがちです｡
‫しかも､ すべて自分のスタイルでやっているから､ 「おお､ すごいな､ どうなっているんだろう」と思ってもらえる｡
‫というわけで､ こんな感じです｡
‫私たちは､ 未来の自分だけでなく､ 私たちの作品を共有するすべての人の役に立ちたいと考えているのです｡
‫だから評価｡
‫Kaggleにコンペティションが掲載されれば､ いつでも駆けつけることができます｡
‫概要があり､ 賞品があり､ ここがどうなっているのかの説明があり､
‫評価がある｡
‫では､ どうすれば競争に勝てるのか｡
‫そこで､ ここで今回のコンペティションの評価指標である「r m s l a」､ つまり「平均二乗対数誤差」を紹介します｡
‫すごい｡
‫実際のオークション価格と予測されるオークション価格の間に口を挟むことになる｡
‫私たちの評価指標はすべて､ 実際のオークション価格と予測されるオークション価格を比較することなのです｡
‫そこで､ これをここにコピーします｡
‫これでよしとしよう｡
‫さん
‫エリー
‫そして､ ご安心ください｡
‫エムズレイが何であるかはまだ調べていませんが､ 平均二乗誤差については調べました｡
‫さて､ このことから､ 失礼ながら平均二乗対数誤差は､ 平均二乗対数時代の根に過ぎないと推察されるかもしれません｡
‫でも､ それは評価の時に見てもらうことにしています｡
‫このプロジェクトの評価については､ ご確認ください｡
‫もう1つリンクを貼ることになりました｡
‫まあね｡
‫ですから､ ほとんどのリグレッションメトリクスのゴールとして､ ここに入れておくとよいでしょう｡
‫注）ほとんどの回帰評価指標の目標は､ 誤差を最小にすることである｡
‫例えば､ このプロジェクトの目標は､ aを最小化して遅くする機械学習モデルを構築することです｡
‫つまり､ 4つの回帰指標があるわけですね｡
‫平均絶対誤差や平均二乗誤差があった場合､ それを最小化することが目標になることが多く､ 現在はそのための機能を備えています｡
‫そこで､ データの中にどのような違う部分があるのかを見てもらいたいのです｡
‫Kaggleに来てデータを見てみると､ このデータセットにはデータディクショナリーが付属しています｡
‫そして､ エクセルファイルの形になっていることをダウンロードしたのが良かったですね｡
‫それは､ Excelの拡張機能です｡
‫さて､ 私は自分のコンピュータにExcelを持っていないのですが､ 素晴らしいことに､ GoogleシートでExcelファイルを開くことができるのです｡
‫まだデータセットをインポートしていませんが､ さまざまなカラムが表示されます｡
‫ちょっと見てみましょう｡
‫そして､ これが何を示しているかというと､ これは売上ID､ つまり列の売上IDです｡
‫説明文は､ オークションにおける特定の機械の販売を一意に識別するものです｡
‫素晴らしい｡
‫だから､ これを真似しようかな｡
‫リンクがあれば誰でも美しく見ることができるので､ ここに入れてきてください｡
‫Kaggleはデータディクショナリーを提供しています｡
‫データセットのすべての特徴を詳細に説明する｡
‫このデータを閲覧することができます｡
‫Googleシートに
‫そこで､ もう一つリンクを貼っておきます｡
‫美しい｡
‫そうすれば､ そこで何が起きているのかが､ すぐにわかるからです｡
‫ここでも全くと言っていいほど､ 何もしていないんですよね｡
‫これらは全く探求していません｡
‫でも､ 私は､ この小さなレイアウトを決めてから､ できるだけ早くコードを書きたいんです｡
‫そこでこのビデオを終了します｡
‫1から4までのステップを経て､ いい感じにシンプルになりましたね｡
‫私たちは問題を定義しました｡
‫だから､ 私たちは自分たちのしていることを理解しているのです｡
‫データの出所もわかっている｡
‫我々は､ Kaggleのおかげで向かっている評価メトリックを知っているし､ ありがたいことにKaggleは私たちのためにデータ辞書を提供し､
‫これらのことは､ あなたが常に最初から､ このように簡単にそれらを得ることはありません｡
‫だから､ ここがかかりそうなんです｡
‫もし､ これらのものがなかったら､ 問題定義がなかったら､ データがリンクから簡単にダウンロードできる一つのソースになかったら､
‫評価指標がただ与えられただけでなかったら､ です｡
‫データディクショナリーも同様です｡
‫これらは､ ある程度調べないとできないことかもしれませんが､ 今回のプロジェクトでは幸いなことに､
‫すでに持っているのです｡
‫では､ 早速ですが､ ツールの準備ができたので､ データをインポートして､ さっそくやってみましょう｡