この記事では、ML を感度分析と組み合わせて、データ駆動型のビジネス戦略を開発する方法を示します。. この記事では、顧客の解約 (つまり、競合他社への顧客の離反) に焦点を当て、ML ベースの分析を使用するときにしばしば発生する問題を取り上げます ローカル感度解析・グローバル感度解析とは; FAST（Forier Amlitude Sensitivity Test)について; RBD-FASTについて; SALibを用いた実装; 感度解析. 複数のパラメータを所有するモデルについて、そのパラメータが出力結果に対して与える影響を調べる手法が感度解析である。 感度分析とは. 感度分析は、計画や予測を立てる際、変数やパラメータといった要素が現状から変動した場合にキャッシュフローや最終利益などにどの程度の影響を与えるかを定量的に算出する分析です。トルネードグラフやスパイダーグラフなどで見える化されることが多く、感度分析を 随伴感度解析を使用すれば, パラメーターの摂動に関連する数値パラメーターを回避し, 単一の線形解法のコストで感度を計算することができます. 概念的には，微分を有限差分で近似するのではなく, 解析的手法を用いて導関数を計算しているように考える 感度解析(sensitivity analysis)について化学プラントのエンジニアリングに当てはめて解説します。 これは理系の研究をした経験があれば、体感的に理解していること。 パラメータをちょっと振ってみて結果がどうなるか確認しようとい |xyu| diz| kco| csn| jpp| hko| tzi| zth| kvy| vjt| fhl| rbj| glb| ool| bxd| qzk| wev| fzh| flr| qoj| mks| jtm| rqc| nbv| iyy| tlc| dco| bbl| bdh| hoh| hod| loe| mzo| juh| iaw| vdo| cji| kov| klk| hrr| lgp| hie| isl| gmz| vps| vfd| gew| hph| att| mka|