[過去ﾛｸﾞ] 人工知能ディープラーニング機械学習の数学 ★2 (1002ﾚｽ)
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573: 2019/12/25(水)13:56 ID:iBdSCXn3(1/2) AAS
はじめまして。よろしくお願い致します。
日頃ロジスティック回帰などを用いて、受注になるかどうかモデリングと予測をおこなっているのですが、
以下のケースを予測できる機械学習のモデルや考え方をご教示いただけますでしょうか？
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ケース例：※1
目的変数：案件が売れる売れないの二値
説明変数：顧客ターゲットの「業界」(X)、「提案商品」(Y)
（背景_顧客が業界（アパレル・飲食）では 「提案商品ア」が特に売れる.
顧客が業界（ゲーム・携帯）では「提案商品イ」が特に売れる.)
上記ケースのように顧客の業界によってどの商品が効くか効かないか偏るケースがあると思います。
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一般化線形回帰は説明変数間の影響はないものとすることは認識しておりますが、
それでは、今回のケースのような説明変数X,Yの条件に応じて目的変数の予測精度をあげる方法はどのようなもにがありますでしょうか？
業界4種と商品2種をそれぞれ変数を分けて設けるのは今回違うように感じています ※2
※1イメージ ：log(1-p/p) =aX + mY +・・
※2 ：log(1-p/p) = aX1 + bX2 + cX3 +dX4 + eY1 + eY2 +・・
勉強不足で申し訳ありませんが、よろしくお願いいたします。
576: 2019/12/25(水)22:38 ID:iBdSCXn3(2/2) AAS
>575 デフォルトの名無しさん
ご回答いただきありがとうございます。573の者です。
仰っていただきました通り、条件で分別してモデリングする方法ですと予測は可能ですよね。
（業界指定のモデルや、提案商材の指定のモデルなど）
機械学習１つの式で表現可能なものなのかどうか、私自身知識不足で判断できず、
上記573で投稿をさせていただきました。
先ずは条件絞りでモデリングし、予測に反映していこうと思います。
この度は大変ありがとうございました。
>574 デフォルトの名無しさん
返信いただき大変ありがとうございました。
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