5.0 学習ガイドとタスクリスト：機械学習

主な学習ルートは 第 5 章の入口 にまとめました。このページは、練習中に見る短いチェックリストとして使います。

一行モデル

タスクを定義する -> データを分ける -> baseline を学習する -> 評価する -> エラーを見る -> 改善する

どのモデルを使うか迷ったら、まず baseline から始めます。

練習チェックリスト

チェック	証拠
タスクの種類を定義できる	問題メモ
リークなしでデータを分割できる	train/test 分割メモ
dummy baseline と実モデルを学習できる	baseline 比較
タスクに合う指標を選べる	指標メモ
エラーサンプルを確認できる	エラー記録
証拠パックワークショップを完了できる	ml_workshop_run/

証拠基準

成果物	答えるべきこと
問題メモ	タスク種類は何で、成功とは何か。
分割メモ	テストデータを学習からどう隔離したか。
baseline 比較	超えるべき最低スコアはいくつか。
指標メモ	なぜこの指標が単純な accuracy より目的に合うか。
エラー記録	どのミスが最重要で、どの特徴量やラベルの問題がありそうか。

次へ進めるサイン

1 つの表形式プロジェクトに baseline、実モデル、指標、エラー分析、他の人が再実行できる README があれば、第 6 章へ進めます。