Automated Machine Learning with Python: A Case Study on Heart Disease Prediction

今日の世界では、すべての組織が、ユーザーから日々生成されるデータを分析するために機械学習を使用したいと考えています。機械学習モデルを構築し、トレーニングすることは時間がかかり、プログラミング、統計学、データサイエンスなどの専門知識が必要です。このような課題を克服するために、Automated Machine Learning（AutoML）が登場しました。この記事では、心臓病の予測に関する実際のケーススタディを通じてPythonでAutoMLについて説明します。 心臓病の予測に関するケーススタディ 心臓病に関連する問題が世界中で死因の主要な原因であることは明らかです。そのような影響を減らす唯一の方法は、自動化された方法で病気を早期に検出し、少ない時間で治療法を提供することです。この問題を考慮して、病院で簡単に適用できるように、患者の記録に関連するデータセットの1つを探索し、そこから心臓病のある患者の可能性または確率を予測する機械学習モデルを構築します。 実装 ステップ1：実装を開始する前に、行列操作のためのNumPy、データ分析のためのPandas、およびデータ可視化のためのMatplotlibを含む必要なライブラリをインポートします。 ステップ2：上記のステップで必要なすべてのライブラリをインポートした後、Pandasデータフレームを利用してデータセットをロードし、最適化された形式で保存します。 ステップ3：機械学習モデルの準備が整ったら、H2O.aiという有名な自動化された機械学習ライブラリを使用して、モデルを作成してトレーニングします。 ステップ4：モデルを構築するには、H2O.aiライブラリのAPIを使用します。ライブラリから提供される高レベルAPIを使用すると、特徴エンジニアリング、モデル選択、データクリーニング、ハイパーパラメータチューニングなど、パイプラインの多くの側面を簡単に自動化できます。