次のノートブックが利用可能です。
- 初心者 Colab : モデルのトレーニング、評価、エクスポートに関する基本を学びます。
- ツリーの視覚化: dtreevizを使用してデシジョン ツリーを視覚化し解釈する方法。
- ランキング Colab : デシジョン フォレストを使用したランキングについて学びます。
- 中級 Colab : テキストを使用し、デシジョン フォレストとニューラル ネットワークを組み合わせる方法。
- 高度な Colab : モデル構造を直接検査して作成する方法。
- Uplifting Colab : デシジョン フォレストを使用したアップリフト モデリングについて学びます。
- モデルの構成 Colab : デシジョン フォレストとニューラル ネットワークを一緒に構成する方法。
- ランダム フォレストを使用した近接性とプロトタイプ: 表形式のサンプル間の距離を測定し、それを使用してモデルとその予測を理解します。
- 自動ハイパーパラメータ調整: モデルに最適なハイパーパラメータを自動的に選択します。
- 予測の作成: モデルを使用して予測を行うためのオプションのリスト。