「DataRobotではじめるビジネスAI入門」サンプルデータ

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「DataRobotではじめるビジネスAI入門」サンプルデータ

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書籍「DataRobotではじめるビジネスAI入門」では、基本的に二値分類問題のサンプルデータを使って解説しています。そのほかの機械学習問題を試してみたい場合は、下表のデータ列のリンクからサンプルデータをダウンロードしてください。

問題の種類 ユースケース 予測ターゲット列 データ
二値分類 消費者ローンの貸し倒れの予測 貸し倒れ P2PLendData_JP.zip
多値分類 通信業者のサービスのレコメンデーション 提案プラン Telco_Next_Best_Offer.zip
連続値

レストランの新店の売上予測
※ターゲットリーケージも体験できます

売上 New_Restaurants.zip

 

 

トライアル版をお使いの場合

 

トライアル版には、お試しユースケース(データセット)が内蔵されています。下表を参照して、お好きなユースケースをお試しください。

ユースケース 問題の種類 業種 モデルの目的 予測ターゲット列
再入院 二値分類 ヘルスケア 再入院のリスクが高い糖尿病患者を識別する 再入院
夢の野球チームの予測 連続値 スポーツ分析 前年の成績に基づいて翌年の選手の価値の見積もる

WOBA
Weighted On-Base Average: 打者が1打席あたりにどれだけチームの得点増加に貢献したかを表す指標

Plant Disease Detection 多値分類 農業 植物の葉の画像から、その植物が病気でないか、病気の場合は、病気の種類を推定する Class
予防保全 二値分類 オイル・ガス 油田掘削装置の故障を検知する 故障
ローンの債務不履行リスクの理解 二値分類 銀行業 住宅ローンの債務不履行を予測する 貸し倒れ
ローンの繰上支払いを予測 二値分類 銀行業 住宅ローンの返済が早期に終了する可能性があるかを予測する 解約
戦略的疑惑リスト 連続値 セキュリティ 要因分析:高いSSLスコアを算出する重要な要因を識別する

SSLスコア
SSL:Strategic Suspect List

鋼板の欠陥の予測 二値分類 製造 品質の低い鋼板を検知する 欠陥
ローンの債務不履行を予測 二値分類 フィンテック 融資希望者の債務不履行リスクを予測する  貸し倒れ
不正請求検知
二値分類
保険
自動車保険の保険金請求の不正を検知する
保険金詐欺
ターゲット化された顧客サービス
多値分類
テレコミュニケーション
各顧客に最適な製品を推定する
提案プラン
マネーロンダリング防止アクティビティスコアリング
二値分類
銀行業
疑わしい取引(マネーロンダリング)を検知する
疑わしい取引
保険の統計的推測
連続値
保険
事故により傷害を受けた従業員に支払う保険金を予測する
発生保険金
ラベル(1)
バージョン履歴
改訂番号
6/6
最終更新:
‎07-16-2020 06:58 PM
更新者: