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予測モデルが改善しない日々は暗いトンネルを走っているよう

ある案件で予測モデルの性能改善を様々なパターン試しているのですが精度が向上しません。

こんな時、暗いトンネルの中を走っているような苦しさがあります。

予測モデル作成までの工程は、
①データ収集
②予測したい数値(目的変数)に影響を与えている要素を洗い出すための基礎集計
③洗い出した要素を特徴量としたデータセットを作成
④アルゴリズムを選択して適用

という順番で行われます。予測モデルの性能を改善するにはこの工程の中で改善出来ることをしていくことになります。

新しい特徴量を作成したり、特徴量を加えたり、アルゴリズムを変えたりすることをひたすら繰り返します。

これで成果が出ればめちゃめちゃ気持ちいいのですが、何をやっても性能が上がらないと、どんどん辛くなってきます。データセットも更新した、アルゴリズムも色々試した、あと何やればいい?あと目的変数に影響を与えている要素ってどんなのがあるんだ??と問いかけて、また新しい改善策を打ちます。

この暗いトンネルを抜けるのはいつになるのか。ただただ明かりが見えるまで走るしかありません。

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