デシジョンツリーで精度向上!需要予測の最新活用法と具体例

こんな人におすすめ:

  • 販売計画や在庫管理に携わるビジネスパーソン
  • マーケティング分析や顧客動向予測を行う担当者
  • 機械学習を活用した需要予測モデルを作成したいデータサイエンティスト

プロンプト例:

「デシジョンツリーを用いた需要予測のモデルをPythonで実装したい。販売データに基づき、曜日や天候などの特徴量から売上数を分類予測するコード例を教えてください。」

プロンプト例の出力結果:

以下のようなPythonコードサンプルが生成されます:データの前処理として曜日や天候データを特徴量化し、scikit-learnのDecisionTreeClassifierを用いて学習。学習後はテストデータに対する売上数の予測が可能です。また、モデルの可視化や精度評価のコードも含まれ具体的な活用のイメージが湧きます。

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