在庫切れ発生するか否かの二値分類モデルを作りたい
在庫切れの発生を予測するための二値分類モデルを作成するためには、いくつかのステップが必要です。以下にその手順を示します：
-
データの収集:
- 在庫状況に関するデータを収集します。これには、過去の在庫レベル、売上データ、商品の特性、季節性、競合他社の活動などが含まれます。
-
データの前処理:
- データを前処理して、モデルに適した形式にします。欠損値の処理、カテゴリカル変数のエンコーディング、特徴のスケーリングなどが含まれます。
-
特徴の選択:
- モデルのトレーニングに使用する特徴を選択します。これには、在庫状況に影響を与えると思われる特徴を選択します。
-
モデルの選択:
- 二値分類モデルを選択します。一般的な選択肢には、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、ニューラルネットワークなどがあります。
-
モデルのトレーニング:
- 選択したモデルをトレーニングデータセットでトレーニングします。
-
モデルの評価:
- トレーニングされたモデルをテストデータセットで評価し、性能を評価します。これには、精度、再現率、適合率、F1スコアなどの指標を使用できます。
-
モデルのチューニング:
- ハイパーパラメータのチューニングや特徴の調整など、モデルのパフォーマンスを改善するための手法を探索します。
-
モデルのデプロイメント:
- モデルを実稼働環境にデプロイし、実際の在庫状況を予測します。
これらのステップに基づいて、在庫切れの発生を予測するための二値分類モデルを作成することができます。