【AIは面白い】AWSのSageMakerでデータ予測をしてみました
AWSのSageMakerのCanvasの機能でデータ予測ができます。ユースケースとして、下記の項目が書かれていました。
①顧客の解約を予測する
商品の消費と購入履歴データを使用して、顧客の解約パターンを明らか
にし、今後解約のリスクがあるものを予測します。
②在庫を効率的に計画する
売上と需要の履歴データを、関連するウェブトラフィック、料金、商品
カテゴリ、気象、および休日のデータと組み合わせることで、在庫のニ
ーズを予測します。
③料金と収益を最適化する
過去の需要や料金設定、および季節的な傾向から商品やサービスの料金
を予測し、最適な料金を顧客に提供すると同時に、収益を最大化します。
④予定通りの配送率を向上する
注文、履行、輸送、および休日に関するデータを使用して配送時間を予
測し、サプライチェーンを最適化して、商品をより効率的に配送します。
この機能を使って、タイタニック号の生存者予測をしてみました。
訓練データとテストデータはKaggleからダウンロードしました。
モデルを作成し、訓練に使用するデータを選択します。
予測するターゲット列は Survived を選択します。
Standard build で学習しました。
その結果は下図になりますが、
このデータを使った分析では、85.475%の確率で「生存」列の予測ができる
ようになりました。
テストデータを使って、このモデルで推測し、「生存」列の予測をしてみて
正解データと比較したいと思います。
テストデータで検証しましたが、想定より1％ほどアップの精度がでました。
データと予測したい項目（列）があれば、できることが増えそうです。
用意するデータを分析し、予測に良い影響を与える項目、精度を下げてし
まう項目など、考えて精度を上げていくことは楽しそうです。
データに関係する業務をしている方の知識と経験が精度を上げる要因になりますので、みんなで協力して作り上げていくことが大切だと思いました。
サマークラウド株式会社の情報はこちらまで。
https://summercloud.jp
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