地理ラボ　データ分析

データサイエンス手法

: 機械学習

線形回帰における２つのアプローチ（最急降下法と正規方程式）

コード, データサイエンス手法, 機械学習手法

データの変動をモデル化して説明する手法の１つとして線形回帰があります。線形回帰は比較的シンプルな回帰モデルであり、解釈性の高いモデルです。このページでは、実測値（データ）と予測値（回帰直線）の誤差 ...

: データサイエンス

ゲーム理論を用いた不正乗車対策（シュタッケルベルグ競争モデルによる特別改札ルートの最適化）

データサイエンス手法, ドメイン知識解説, 交通, 鉄道

ゲーム理論は元々経済学の一分野でしたが、現在では学問の枠を飛び越えて様々な分野に応用されています。このページでは、ゲーム理論を公共交通機関の不正乗車対策に応用した例について解説します。信用乗車方式 ...

: データサイエンス

PDFからテーブルデータを取得

コード, スクレイピング, データサイエンス手法, データ加工

前回、国土交通省のウェブサイトから高速道路の日次交通量のPDFファイルをダウンロードしました。今回はダウンロードしたPDFを読み込み、PDFファイルの中にある表（テーブルデータ）を取得してCSVに保 ...

: データサイエンス

日別に分かれた大量のPDFからデータを取得

コード, スクレイピング, データサイエンス手法, データ加工

ここでは、PythonのBeautifulSoupとurllibパッケージを使用して大量のPDFをダウンロードする実装について紹介します。手動で保存するには数が多すぎる場合も、ウェブサイトがきれいに ...

: イベント・学習

【SIGNATE】ひろしまQuest2022：河川の水位予測

コード, データサイエンス手法, データ加工, 河川

今回は、SIGNATEのデータ分析コンペ「ひろしまQuest2022：河川の水位予測」のデータを使って河川水予測モデルを作成しました。手法としてはNearest-Neighbor法（k近傍法）を使用 ...

: データサイエンス

ProphetでAirPassangersの時系列予測

コード, データサイエンス手法, ドメイン知識解説, 時系列, 航空

今回はProphetという時系列データをモデル化するPythonのライブラリを使って時系列予測を行います。データとしては、1949-60年の米国の旅客機の月次搭乗旅客数を記録した AirPassan ...

: ドメイン知識

雨量から河川水位を予測する手法

データサイエンス手法, ドメイン知識解説, 地学, 河川

河川の水位の予測は防災の観点から重要ですが、大小様々な河川の予測はその複雑性や観測地点の不足から難しいタスクです。ここでは、降水量から河川水位を予測するアプローチについて概観し、手法の選択肢をまとめ ...

: データサイエンス

【巡回セールスマン問題】車内広告の問題を解いてみた

コード, データサイエンス手法

点在する都市をどのような順序でまわれば最も効率が良いかという問題を巡回セールスマン問題（Traveling Salesman Problem, TSP）といいます。ここでは、車内広告で見かけた問題を ...