60万行の時系列データを100行に集約する — 特徴量エンジニアリング入門
はじめに センサーなどから取得した時系列データは、記録されたままではデータ同士の比較や統計分析が難しい場合があります。 今回は、約60万行の時系列データから、平均値や最大値などの特徴量を抽出し、...
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平均値だけでは分からない？Pythonで100件の計測データの分布を分析する
はじめに 計測データを分析するとき、まず平均値を計算することがよくあります。 しかし、平均値だけでデータ全体の特徴を理解できるとは限りません。 今回は、 一定のコースを100回走行した際の所要時...
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「このラップはなぜ遅い？」をSHAPで分解する — Random Forestの予測根拠を秒単位で読む
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。この記事では SHAP値（SHapley Additive exPlanations） を扱います。...
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相関があるのに効かない特徴量 — 走行ラインを位置座標から作って失敗した話
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。この記事では 特徴量エンジニアリング（空間データの集約） を扱います。 こんな人に役立ちます 位置座...
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特徴量重要度が高くても予測精度は出なかった — Random ForestでT1通過タイムを分析してわかること
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。 この記事では決定木とRandom Forestを扱います。 こんな人に役立ちます 決定木とRand...
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線形回帰で「何がタイムに効くか」を読む — Ridge・Lassoで変数を9個に絞る
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。 この記事では 線形回帰・正則化（Ridge・Lasso） を扱います。 こんな人に役立ちます 線形...
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相関係数を信じる前に散布図を見る — 外れ値5本で r = -0.77 が崩れた話
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。 この記事では相関係数を扱います。 統計検定2級では、相関係数・散布図・外れ値・p値を学びます。しか...
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アクセルは「いつ踏むか」より「どれだけ踏み続けるか」が重要だった — 特徴量エンジニアリングで精度改善
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。この記事では 特徴量エンジニアリング（時系列の分解） を扱います。 こんな人に役立ちます 集約統計（...
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モデルが外れたラップには何があったか — 残差分析で「説明できなかった0.6秒」を追う
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。この記事では 残差分析（Residual Analysis） を扱います。 こんな人に役立ちます 回...
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速いドライバーは何が違うのか — アクセルとラインだけで85%説明できた
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。 この記事では 「ドライバー起因変数に絞った予測モデル」 を扱います。 こんな人に役立ちます 特徴量...
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相関係数27位 → Random Forest 1位。その原因は「95本中たった1本のラップ」だった
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。 この記事では 特徴量スクリーニング（相関係数とRandom Forestの比較）を扱います。 こん...
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104個の特徴量を作ったのに、効いていたのは数個だけだった — 相関係数とヒートマップでEDA
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。 この記事では EDA（探索的データ分析） を扱います。 こんな人に役立ちます 特徴量エンジニアリン...
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GT7の走行データ数万行をAIコーチに変える：Amazon Bedrock×LLMで「プロの助言」を生成する方法
はじめに GT7（グランツーリスモ7）の走行データは、UDP通信を介して 1秒間に60回（60Hz） という高頻度で出力されます。 しかし、5分間の走行で約18,000行に達するこのデータをその...
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