おはようございます、夜中のほうが学習効率高いです🌃。
昨日、一つ出来そうなことを連続的につぶやいたので、それを皆さんが理解できる内容に文章としてまとめたいと思います。まず昨日の晩に下記のつぶやきをしました。これを追って何をしたいのかや何が理解できたのか、分かった方はこれから書くことを読まなくても良い人です。
まず、次のアイディアが生まれました、アクセス解析を自前してサイトの訪問者の動向を事細かに蓄積する事は出来ないだろうか、もし出来たらどのような事が出来るだろうか🤔？考えた結果、ECサイトなら購入する確率、ページ推移の予測などが出来ること、ページ単位だとどの場所にどんなデザインを置けばクリック率が上がるのかなどそういう事が、アクセス解析のデータから割り出す事が出来るのではないかと。
次にページを可視化するには、どうすれば良いのだろうかという疑問。調べていくうちに隣接行列で可視化（数値化）出来ることがわかった。これからどうすれば予測出来るのだろうかと考えた結果。ページの可視化は隣接行列で表わすことが出来るが、今の自分ではココから予測データを導き出せないなと思い、隣接行列は可視化するために使おうと考えを改める。
では、どうすれば予測できるかを考察した。まず機械学習の予測にはどのような種類があるのか、どのようなデータを与えれば適切な予測を導き出すことが出来るのかを調査。最終的にランダムフォレストという手法で予測するのが今の自分でも出来そうな方法ではないかと判断に至った😌。
尚、機械学習で注意しないといけないのは過学習【過剰適合 / オーバーフィッティング】により上手く予測出来なることがあることを注意しないといけない。
そして思ったことは、自分でも出来そうだなって事🤐。もう機械学習は参考書を買わなくてもYOUTUBEやネットで調べれば、なんちゃって機械学習予測は出来るようになっているということ。後はどんなデータを機械に与えるか、そしてどれぐらい学習させるのか。そういう事が大事になってくる事を理解したのだった。
