代表的な予測系分析モデルの手法を身に付けたい方
特に回帰、決定木、ニューラルネットワークにご興味のある方

下記2コースを受講済みか、同程度の知識のある方
「データ探索に必要な分析基礎」
「モデル開発・検証・展開ツール」

本コースは、代表的な予測系の分析手法をご紹介します。
各分析モデルのロジックの説明だけではなく、どういった時に使用するのか、また分析結果についてどう解釈すべきか等を習得できる内容となっています。
実際にSAS Enterprise Minerを使用して、実例をご紹介し、問題演習を行っていきます。

■予測とは

・予測とは

・回帰分析とは

・モデル構築時の注意点

■単回帰

・単回帰の活用事例

・最小二乗法

・結果の解釈

■重回帰

・重回帰の活用事例

・結果の解釈

■ロジスティック回帰

・単変数での比較

・ロジスティック回帰の活用事例

・結果の解釈

・多重共線性

■決定木

・単変数での比較

・決定木とは

・決定木の学習方法

・エントロピーと情報量

・最良の木をつくれるか

・枝刈り

・決定木学習の種類

■ニューラルネットワーク

・神経細胞とニューロン

・単純パーセプトロンの動作

・多層パーセプトロンの構造

・予測の流れ

・学習の流れ

・ニューラルネットワークの特徴

■比較と検証

・正解率・適合率・再現率・F値

・ゲインチャート・CAP・GINI・ROC

・コストマトリックス・プロフィットマトリックス

・これまでのアルゴリズムの比較演習

テンソル・コンサルティング株式会社
代表取締役 / 工学博士　東京農工大客員教授
藤本浩司 氏

SAS^® Enterprise Miner^™