AI予測の依頼・発注・代行

データ収集と前処理
モデル構築に必要なデータを収集し、欠損値や異常値を処理します。データのクレンジングや特徴量エンジニアリング（例：標準化やカテゴリ変数のエンコーディング）を行い、モデルに適した形式に整えます。

データセットの分割
モデルの精度を評価するために、データをトレーニングセットとテストセットに分割します。

モデルの選定
目的に応じて適切な機械学習アルゴリズムを選定します。例えば、分類問題であればロジスティック回帰やランダムフォレスト、回帰問題であれば線形回帰などを選択します。

モデルの学習
トレーニングデータを使って選定したアルゴリズムでモデルを学習させます。パラメータチューニングもこの段階で行い、最適なハイパーパラメータを探ります。

モデルの評価
テストデータを使って、モデルのパフォーマンスを評価します。精度、再現率、F1スコア、RMSEなど、適切な評価指標を使用してモデルの精度を確認します。

モデルの改善
必要に応じて、特徴量の追加やアルゴリズムの変更、ハイパーパラメータの再調整を行い、モデルの精度向上を図ります。