どのアルゴリズムがいいかな
データセットが10万件の場合、以下のアルゴリズムが一般的に効果的であることがあります。
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ランダムフォレスト: ランダムフォレストは、大規模なデータセットに対しても効果的であり、特に特徴量のスケーリングやエンコーディングの必要がないため、取り扱いが比較的容易です。
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勾配ブースティングツリー (Gradient Boosting Tree): XGBoost や LightGBM などの勾配ブースティングツリーは、大規模なデータセットでも高い精度を達成できます。特に LightGBM は高速であり、カテゴリカル変数のエンコーディングを行わなくてもうまく扱えます。
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ニューラルネットワーク: 大規模なデータセットに対する深層学習モデルも有効ですが、トレーニングには多くの計算リソースと時間が必要です。データセットが十分に大きく、複雑なパターンを捉える必要がある場合に有用です。
これらのアルゴリズムのうち、ランダムフォレストや勾配ブースティングツリーは、データの前処理が比較的簡単であり、ハイパーパラメータのチューニングも必要最小限であるため、初めてモデリングを行う場合には適しています。データの特性やタスクの詳細に応じて、最適なアルゴリズムを選択してください。