train_test_split() が意図どおりに動作したか確認するために、X_train と X_test の長さを調べて、それぞれに何件のレコードが含まれているかを確認しましょう。len() のような関数や、.shape のような属性を使って探索できます。
train_test_split()
X_train
X_test
len()
.shape
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
pandas を使って要約統計量を計算し、Seaborn で見やすい可視化を作成しながら、Telco Churn データセットの探索を始めましょう。
データを探索したら、次は前処理を行い、Machine Learning に使える形に整えます。前処理の意義、内容、進め方を、特徴量選択や特徴量エンジニアリングを含めて学びます。
データの前処理が完了して Machine Learning の準備が整ったら、いよいよ解約を予測します。scikit-learn を使って Python で教師あり学習モデルを構築する方法を学びます。
現在の演習
ハイパーパラメータチューニングでモデルの性能を向上させ、ビジネスに還元できる顧客解約の要因理解をさらに深めましょう。
