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このページでできること / What you can do here

高性能な機械学習モデル（LightGBM）を使って、数値予測や分類予測を行えます。
You can use a high-performance machine learning model (LightGBM) for numerical prediction and classification.

例： 住宅価格予測、顧客の購入予測、売上予測、病気診断など
Examples: House price prediction, customer purchase prediction, sales forecasting, disease diagnosis, etc.

手順： データアップロード → 目的変数選択 → 特徴量選択 → 学習 → 予測 → 結果解釈
Steps: Upload data → Select target → Select features → Train → Predict → Interpret results

LightGBM Playground

高性能な勾配ブースティング機械学習モデルを使って、複雑なパターンを見つけ出し、高精度な予測を行います。
Use a high-performance gradient boosting machine learning model to find complex patterns and make accurate predictions.

1. データの準備
  • 予測したい「答え」の列を含む、CSV形式の学習用データをご用意ください。
  • 必要であれば、「サンプルデータ」ページのデータをダウンロードしてお使いいただけます。
2. データと設定
  • サイドバーの「ファイルを選択」ボタンから、学習用CSVデータをアップロードします。
  • 目的変数: 予測したい「答え」の列を指定します。
  • 説明変数: 予測の手がかりとなる列を選びます。（目的変数は自動で除外されます）
3. 学習と分析
  • 「学習スタート」ボタンを押すと、モデルの評価と学習が始まります。
4. 未来の予測
  • 学習後に出現する「未来を予測してみよう！」セクションで、答えの列がない新しいCSVをアップロードし、予測を実行します。