機械学習ワークフロー

機械学習プロジェクトを成功させるために進めるワークフローについて説明。

ステップ1. データの取得

問題の定義、パフォーマンス指標の選定、良好な結果の基準の決定。その後、必要なデータを利用可能なソースから収集し、Pythonで扱える形式に整形。 データがすでにCSVファイルとして存在する場合は、すぐに前処理を開始可能。

例

病院が患者記録と人口統計データをCSVファイルにまとめる。目標は再入院の予測であり、80%以上の精度を目指す。

ステップ2. データの前処理

このステップには以下が含まれる：

• データクリーニング：欠損値や非数値入力の処理；
• EDA：データの関係性の分析や可視化による問題点の把握；
• 特徴量エンジニアリング：モデル性能を向上させる特徴量の選択や作成。

例

欠損値（例：血圧）を補完し、カテゴリカル特徴量（例：人種）を数値形式に変換。

ステップ3. モデリング

この段階には以下が含まれます：

• 問題の種類や実験に基づくモデルの選択；
• パフォーマンス向上のためのハイパーパラメータ調整；
• 未知データによるモデル評価。

例

分類モデルは再入院（はい／いいえ）を予測するために選択されます。調整後、検証／テストセットで汎化性能が評価されます。

ステップ4. デプロイメント

モデルの性能が十分であれば、実際のシステムにデプロイされる。モデルは継続的に監視され、新しいデータで更新・改善される必要があり、多くの場合、ステップ1からサイクルを再開する。

例

モデルは病院システムに統合され、入院時にハイリスク患者を特定し、スタッフが早期に対応できるよう支援する。

データ前処理やモデリングは scikit-learn で実施可能。次の章では前処理ワークフローやパイプラインを紹介し、その後、k-近傍法（KNeighborsClassifier）を用いたモデリング、学習、チューニング、評価について解説する。