予測

機械学習における予測とは

「予測」とは、特定の結果が生じる確率（顧客が 30 日以内に解約するかどうかなど）を予想する際、履歴データセットでトレーニングし、新しいデータに適用したアルゴリズムの結果のことです。アルゴリズムにより、新しいデータの各レコードの不明な変数に対し、可能性のある値が生成されます。これにより、モデル作成者は、その値がとる可能性が高い値を特定することができます。

「予測」は誤解を生じやすい言葉です。ときには、実際に将来的な結果を予測することを意味します。たとえば、機械学習を使用してマーケティングキャンペーンでの次善アクションを決定する場合があります。一方、「予測」は、すでに発生した取引が詐欺かどうかなどに関係する場合もあります。この場合、取引はすでに行われていますが、それが正当なものかどうかを知識や経験に基づいて推測することで、適切な対処をとることが可能になります。

予測が重要である理由

機械学習モデルの予測により、質問に対して予想される結果を、履歴データを基に高い精度で推測できるようになります。これには顧客離れの可能性、不正請求の可能性など、あらゆるケースが考えられます。これらの予測は、ビジネス上の目に見える価値を生み出すインサイトを与えてくれます。たとえば、モデルにより、ある顧客に解約の可能性があることが予測された場合、この顧客を対象にして特定のコミュニケーションとアウトリーチを行えば、解約を防止できます。

DataRobot + 予測

DataRobot の機械学習自動化プラットフォームを使用すれば、精度の高い予測を可能にするモデルを簡単に開発できます。データサイエンスのプロセスが効率化されるため、従来の方法を使用する場合よりもはるかに短時間で高品質な予測を得て、迅速に実装し、収益増の効果を実現できるようになります。

DataRobot で予測を始めるには、モデルを本番アプリケーションにデプロイする必要があります。詳しくは、Wiki のデプロイページか、DataRobot モデルのデプロイに関するブリーフィングをご覧ください。