Python機械学習入門プロジェクト

# PandasとNumPyの基礎学習 ## 今日の学習内容 - Pandasのデータフレーム操作 - NumPyの配列演算 - CSVファイルの読み込みと基本的な統計処理 ## 実践した内容 - タイタニックデータセットの読み込み - 欠損値の確認と処理 - 基本的なデータ可視化（matplotlib使用） ## 理解したこと - Pandasの強力なデータ操作機能 - NumPyの効率的な数値計算 - データ分析の基本的なワークフロー ## 次回の予定 - scikit-learnの基本的な使い方 - 分類アルゴリズムの実装

# scikit-learnで分類アルゴリズム実装 ## 実装したアルゴリズム - ロジスティック回帰 - ランダムフォレスト - サポートベクターマシン（SVM） ## 学習内容 - 訓練データとテストデータの分割 - モデルの学習と予測 - 精度評価（accuracy, precision, recall） ## 苦労した点 - パラメータチューニングの理解 - 過学習と汎化性能のバランス ## 成果 - タイタニックデータセットで約82%の精度を達成 - 各アルゴリズムの特徴を理解

# データ可視化とEDA（探索的データ分析） ## 使用ライブラリ - matplotlib - seaborn - plotly（インタラクティブグラフ） ## 作成したグラフ - ヒストグラム（年齢分布） - ボックスプロット（生存率と年齢の関係） - ヒートマップ（相関行列） - 散布図行列 ## 発見した洞察 - 女性と子供の生存率が高い - チケットクラスと生存率に強い相関 - 年齢と生存率の関係は複雑 ## 学んだスキル - 効果的なデータ可視化手法 - 統計的な視点でのデータ解釈

# 特徴量エンジニアリングとモデル改善 ## 実施した特徴量エンジニアリング - 新しい特徴量の作成（家族サイズ、称号抽出など） - カテゴリ変数のエンコーディング - 数値変数の正規化・標準化 - 欠損値の適切な補完 ## モデル改善手法 - グリッドサーチによるハイパーパラメータ最適化 - クロスバリデーションによる性能評価 - アンサンブル手法の試行 ## 結果 - 精度を82%から87%に向上 - 特徴量の重要度分析により予測根拠を理解 ## 次のステップ - 深層学習（Neural Network）への挑戦 - より複雑なデータセットでの実践