予測モデル作成における大まかな流れ
- 目的変数の選定
- 開発データとテストデータに分別（以下、開発データに対して）
- 目的変数と説明変数の関係整理
- 説明変数同士の関係整理（非線形モデルのみを扱う場合はすっ飛ばしてOK）
- 欠損値の補完、除去（リストワイズは使わない、特に連続変数を熟考する、離散はカテゴリー化で欠損を扱えばOK）
- 損失関数の計算方法を考える（家賃などは値段に幅があるのでmseをとると、大きい値段に引っ張られる。そーいう時は比率でカバー）
- ハイパーパラメータチューニング（10フォールドを使用）
- 評価方法考える。
- 妥当なら完成
