機械学習で情報を分類する簡単ステップ

問題設定: どのコーヒーが仕事の集中力を上げるのか？

例えば、あなたがコーヒー好きで、どの種類のコーヒーを飲むと仕事の集中力が高まるかを分析したいとします。

そこで、機械学習を使って、コーヒーを「集中力が高まる☕」と「集中力が下がる😪」の 2つのカテゴリに分類するモデル を作成してみましょう！

ステップ 1: データ収集

まずは、1週間にわたって以下のデータを記録します。

✔️ コーヒーの種類（エスプレッソ、カプチーノ、ドリップコーヒーなど）
✔️ 砂糖の量（なし、少なめ、多め）
✔️ 飲んだ時間
✔️ 1時間後の集中度（高い or 低い）

データの例:

ステップ 2: データの前処理

データをモデルが理解しやすい形式に変換します。

✅ カテゴリを数値化
•エスプレッソ → 0、カプチーノ → 1、ドリップ → 2
•砂糖なし → 0、少なめ → 1、多め → 2

ステップ 3: モデルのトレーニング

次に、分類モデルをトレーニングします。

📌 ランダムフォレストを使用:

ステップ 4: モデルのテスト

モデルが学習できたら、新しいコーヒーのパターンで集中力を予測してみます。

📌 Pythonでの予測:

まとめ

このように、機械学習を使えば、日常のちょっとしたデータから価値ある情報を引き出すことができます！

ビジネスの現場でも、この技術を活用すればデータから意思決定をサポートするシステムが構築できますね！

📢 あなたなら、どんなデータを分類してみたいですか？ぜひコメントで教えてください！