{"id":14477,"date":"2026-10-06T15:10:46","date_gmt":"2026-10-06T06:10:46","guid":{"rendered":"https:\/\/debono.co.jp\/media\/ai-usecase\/no-show-forecast\/"},"modified":"2026-10-06T15:10:46","modified_gmt":"2026-10-06T06:10:46","slug":"no-show-forecast","status":"publish","type":"ai_usecase","link":"https:\/\/debono.co.jp\/media\/ai-usecase\/no-show-forecast\/","title":{"rendered":"\u30db\u30c6\u30eb\u306e\u4e88\u7d04\u3054\u3068\u306b\u5f53\u65e5\u306e\u53d6\u6d88\u3068\u4e0d\u6cca\u306e\u304a\u305d\u308c\u3092\u898b\u8fbc\u307f\u3001\u58f2\u308a\u6b62\u3081\u306e\u5224\u65ad\u3068\u78ba\u8a8d\u306e\u9023\u7d61\u306e\u512a\u5148\u9806\u3092\u51fa\u3059"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u5230\u7740\u304c\u8fd1\u3044\u4e88\u7d04\u306e1\u4ef6\u3054\u3068\u306b\u3001\u5f53\u65e5\u306e\u53d6\u6d88\u304b\u4e0d\u6cca\u306b\u306a\u3063\u3066\u90e8\u5c4b\u304c\u7a7a\u304f\u304a\u305d\u308c\u3092\u78ba\u7387\u3067\u51fa\u3057\u307e\u3059\u3002\u65e5\u5225\u30fb\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u5225\u306b\u5408\u8a08\u3057\u3001\u58f2\u308a\u6b62\u3081\u306e\u5224\u65ad\u6750\u6599\u3068\u3001\u78ba\u8a8d\u306e\u9023\u7d61\u3092\u5165\u308c\u308b\u4e88\u7d04\u306e\u9806\u756a\u306b\u3057\u307e\u3059\u3002<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":0,"template":"","meta":{"swell_btn_cv_data":"","usecase_id":"UC-0578","platform_main":"Python","publish_date":"","last_updated":"2026-10-06","tech_verified_date":"2026-10-06","trigger":"**\u6bce\u65e515\u6642\u306e\u5b9a\u6642\u5b9f\u884c\u3092\u8d77\u70b9\u306b\u3057\u307e\u3059\u3002** 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\u65e5\u5225\u30fb\u9928\u5225\u30fb\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u5225\u306e\u5408\u8a08\u3068\u5e45 | \u652f\u914d\u4eba\u306e\u4e0a\u9650\u3092\u8d85\u3048\u308b\u8ca9\u58f2\u306e\u63d0\u6848 |\n| Claude API | \u5230\u7740\u6642\u523b\u3092\u78ba\u304b\u3081\u308b\u9023\u7d61\u6587\u306e\u4e0b\u66f8\u304d | \u78ba\u7387\u3084\u300c\u6765\u306a\u3044\u3068\u601d\u308f\u308c\u3066\u3044\u308b\u300d\u3053\u3068\u3092\u66f8\u304f |\n\n**\u8f03\u6b63\u306e\u65b9\u6cd5\u306f\u3001\u307e\u305a `method=\"sigmoid\"` \u3067\u59cb\u3081\u307e\u3059\u3002** \u30c9\u30ad\u30e5\u30e1\u30f3\u30c8\u3067\u306f\u3001sigmoid \u306f\u5c11\u306a\u3044\u30b5\u30f3\u30d7\u30eb\u3067\u52b9\u304d\u3084\u3059\u304f\u3001isotonic \u306f\u3088\u308a\u4e00\u822c\u7684\u306a\u6b6a\u307f\u3092\u76f4\u305b\u308b\u3082\u306e\u306e\u3001**\u304a\u3088\u305d1,000\u4ef6\u3092\u8d85\u3048\u308b\u5341\u5206\u306a\u30c7\u30fc\u30bf\u304c\u7121\u3044\u3068\u904e\u5b66\u7fd2\u3057\u3084\u3059\u3044**\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002\u9928\u3054\u3068\u30fb\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u3054\u3068\u306b\u7d30\u304b\u304f\u5206\u3051\u308b\u3068\u4ef6\u6570\u304c\u8db3\u308a\u306a\u304f\u306a\u308b\u306e\u3067\u3001**3\u9928\u3092\u307e\u3068\u3081\u30661\u3064\u306e\u30e2\u30c7\u30eb\u306b\u3057\u3001\u9928\u306f\u533a\u5206\u306e\u7279\u5fb4\u91cf\u3068\u3057\u3066\u5165\u308c\u307e\u3059\u3002** 1\u5e74\u5206\u304c\u305f\u307e\u3063\u305f\u3089 isotonic \u3068\u6bd4\u3079\u307e\u3059\u3002\n\n**\u8f03\u6b63\u306b\u306f\u3001\u5b66\u7fd2\u306b\u4f7f\u3063\u3066\u3044\u306a\u3044\u30c7\u30fc\u30bf\u3092\u4f7f\u3044\u307e\u3059\u3002** \u30c9\u30ad\u30e5\u30e1\u30f3\u30c8\u3067\u306f\u3001\u8f03\u6b63\u306e\u5668\u306f\u5206\u985e\u5668\u306e\u5b66\u7fd2\u306b\u4f7f\u3063\u305f\u30c7\u30fc\u30bf\u3068\u306f\u72ec\u7acb\u3057\u305f\u30c7\u30fc\u30bf\u3067\u4f5c\u308b\u306e\u304c\u7406\u60f3\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002CalibratedClassifierCV \u306f\u4ea4\u5dee\u691c\u8a3c\u3067\u5206\u3051\u3066\u4f5c\u308b\u305f\u3081\u3001**\u5206\u3051\u65b9\u306b\u306f `TimeSeriesSplit` \u3092\u6e21\u3057\u307e\u3059\u3002** \u30c9\u30ad\u30e5\u30e1\u30f3\u30c8\u3067\u306f\u3001\u6642\u9593\u9806\u306e\u30c7\u30fc\u30bf\u306b\u307b\u304b\u306e\u5206\u3051\u65b9\u3092\u4f7f\u3046\u3068\u3001\u672a\u6765\u306e\u30c7\u30fc\u30bf\u3067\u5b66\u7fd2\u3057\u3066\u904e\u53bb\u3092\u8a55\u4fa1\u3059\u308b\u3053\u3068\u306b\u306a\u308b\u305f\u3081\u4e0d\u9069\u5207\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002\n\n**`class_weight='balanced'` \u306f\u4f7f\u3044\u307e\u305b\u3093\u3002** \u6765\u306a\u3044\u4e88\u7d04\u306f\u5c11\u6570\u306a\u306e\u3067\u91cd\u307f\u3092\u4ed8\u3051\u305f\u304f\u306a\u308a\u307e\u3059\u304c\u3001**\u91cd\u307f\u3092\u4ed8\u3051\u308b\u3068\u78ba\u7387\u304c\u5b9f\u969b\u3088\u308a\u9ad8\u304f\u51fa\u3066\u3001\u5408\u8a08\u304c\u81a8\u3089\u307f\u307e\u3059\u3002** \u3053\u306e\u69cb\u6210\u3067\u6b32\u3057\u3044\u306e\u306f\u9806\u756a\u3060\u3051\u3067\u306a\u304f\u78ba\u7387\u305d\u306e\u3082\u306e\u306a\u306e\u3067\u3001\u91cd\u307f\u306f\u4ed8\u3051\u305a\u3001\u8f03\u6b63\u3067\u5408\u308f\u305b\u307e\u3059\u3002\n\n**\u5408\u8a08\u306e\u5e45\u306f\u3001\u78ba\u7387\u304b\u3089\u51fa\u3057\u307e\u3059\u3002** \u6765\u306a\u3044\u304a\u305d\u308c p \u306e\u4e88\u7d04\u304c n \u4ef6\u3042\u308c\u3070\u3001\u6765\u306a\u3044\u6570\u306e\u5e73\u5747\u306f p \u306e\u5408\u8a08\u3001\u3070\u3089\u3064\u304d\u306f p\u00d7(1\u2212p) \u306e\u5408\u8a08\u304b\u3089\u6c42\u307e\u308a\u307e\u3059\uff08\u4e88\u7d04\u3069\u3046\u3057\u304c\u72ec\u7acb\u3068\u7f6e\u3044\u305f\u5834\u5408\uff09\u3002**\u305f\u3060\u3057\u3001\u540c\u3058\u56e3\u4f53\u306e\u624b\u914d\u3084\u540c\u3058\u4f1a\u793e\u306e\u51fa\u5f35\u304c\u307e\u3068\u3081\u3066\u53d6\u308a\u6d88\u3055\u308c\u308b\u3053\u3068\u304c\u3042\u308a\u3001\u72ec\u7acb\u3067\u306f\u3042\u308a\u307e\u305b\u3093\u3002** \u5e45\u306f\u300c\u5c11\u306a\u304f\u898b\u7a4d\u3082\u3063\u305f\u5e45\u300d\u3068\u3057\u3066\u8868\u793a\u3057\u3001\u652f\u914d\u4eba\u306e\u4e0a\u9650\u3067\u5b88\u308a\u307e\u3059\u3002\n\n| \u751f\u6210AI\u306b\u3055\u305b\u306a\u3044\u3053\u3068 | \u7406\u7531 |\n|:--|:--|\n| \u78ba\u7387\u3084\u9806\u4f4d\u3092\u6587\u9762\u306b\u66f8\u304f | \u4e88\u7d04\u8005\u306b\u300c\u7591\u308f\u308c\u3066\u3044\u308b\u300d\u3068\u53d7\u3051\u53d6\u3089\u308c\u308b |\n| \u53d6\u6d88\u3092\u4fc3\u3059\u30fb\u53d6\u6d88\u6599\u3092\u5f37\u8abf\u3059\u308b | \u78ba\u8a8d\u306e\u9023\u7d61\u306e\u76ee\u7684\u306f\u5230\u7740\u6642\u523b\u3092\u77e5\u308b\u3053\u3068 |\n| \u4e88\u7d04\u306e\u5185\u5bb9\uff08\u30d7\u30e9\u30f3\u30fb\u6599\u91d1\uff09\u3092\u66f8\u304d\u63db\u3048\u308b | \u4e88\u7d04\u7ba1\u7406\u30b7\u30b9\u30c6\u30e0\u306e\u8a18\u9332\u3068\u98df\u3044\u9055\u3046 |\n| \u4e88\u7d04\u8005\u306e\u540d\u524d\u3084\u9023\u7d61\u5148\u3092\u6271\u3046 | \u5b9b\u540d\u306f\u9001\u308b\u76f4\u524d\u306b\u30b7\u30b9\u30c6\u30e0\u304c\u5dee\u3057\u8fbc\u3080 |","prompt_example":"**\u30e2\u30c7\u30eb\u306e\u8a2d\u5b9a\u306f\u6b21\u306e\u3068\u304a\u308a\u3067\u3059\u3002** \u5b66\u7fd2\u3068\u8f03\u6b63\u306f\u67081\u56de\u3001\u4e88\u6e2c\u306f\u6bce\u65e515\u6642\u306821\u6642\u306b\u56de\u3057\u307e\u3059\u3002\n\n```python\nfrom sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifier\nfrom sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV\nfrom sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit\n\n# X \u306f\u524d\u65e515\u6642\u306e\u6642\u70b9\u306e\u7279\u5fb4\u91cf\uff08\u5230\u7740\u65e5\u306e\u9806\u306b\u4e26\u3079\u308b\uff09\u3001y \u306f\u6765\u306a\u304b\u3063\u305f=1\nbase = HistGradientBoostingClassifier(\n    categorical_features=\"from_dtype\",   # \u7d4c\u8def\u30fb\u9928\u30fb\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u30fb\u30d7\u30e9\u30f3\u306f Categorical \u578b\n    max_iter=300,\n    learning_rate=0.05,\n    # class_weight \u306f\u4ed8\u3051\u306a\u3044\uff08\u78ba\u7387\u3092\u5408\u8a08\u306b\u4f7f\u3046\u305f\u3081\uff09\n)\nmodel = CalibratedClassifierCV(\n    base,\n    method=\"sigmoid\",                     # \u4ef6\u6570\u304c\u5341\u5206\u306b\u305f\u307e\u3063\u305f\u3089 isotonic \u3068\u6bd4\u3079\u308b\n    cv=TimeSeriesSplit(n_splits=5, gap=7) # \u5b66\u7fd2\u306e\u672b\u5c3e7\u4ef6\u3092\u7a7a\u3051\u3066\u8a55\u4fa1\u306b\u6f0f\u3089\u3055\u306a\u3044\n)\nmodel.fit(X_train, y_train)\np = model.predict_proba(X_today)[:, 1]   # \u4e88\u7d04\u3054\u3068\u306e\u6765\u306a\u3044\u304a\u305d\u308c\n```\n\n**`gap` \u3092\u5165\u308c\u308b\u306e\u306f\u3001\u540c\u3058\u65e5\u306e\u4e88\u7d04\u3069\u3046\u3057\u304c\u4f3c\u305f\u52d5\u304d\u3092\u3059\u308b\u304b\u3089\u3067\u3059\u3002** \u30c9\u30ad\u30e5\u30e1\u30f3\u30c8\u3067\u306f\u3001`gap` \u306f\u5b66\u7fd2\u7528\u306e\u672b\u5c3e\u304b\u3089\u8a55\u4fa1\u7528\u306e\u524d\u307e\u3067\u306b\u9664\u304f\u30b5\u30f3\u30d7\u30eb\u306e\u6570\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002\u5230\u7740\u65e5\u306e\u9806\u306b\u4e26\u3079\u305f\u3068\u304d\u3001\u5b66\u7fd2\u306e\u6700\u5f8c\u3068\u8a55\u4fa1\u306e\u6700\u521d\u304c\u540c\u3058\u65e5\u306e\u4e88\u7d04\u306b\u306a\u308b\u3068\u3001**\u540c\u3058\u65e5\u306e\u5929\u5019\u3084\u30a4\u30d9\u30f3\u30c8\u306e\u5f71\u97ff\u304c\u4e21\u65b9\u306b\u5165\u308a\u3001\u6210\u7e3e\u304c\u826f\u304f\u898b\u3048\u307e\u3059\u3002** 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\u25bc\nPython\uff08scikit-learn \u306e HistGradientBoostingClassifier\n        \uff0b CalibratedClassifierCV \u3067\u78ba\u7387\u3092\u8f03\u6b63\uff09\n   \u2502   \u4e88\u7d04\u3054\u3068\u306e\u6765\u306a\u3044\u304a\u305d\u308c\uff080\u301c1\uff09\n   \u25bc\n\u65e5\u5225\u30fb\u9928\u5225\u30fb\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u5225\u306e\u5408\u8a08 \u2500\u2500 \u6765\u306a\u3044\u898b\u8fbc\u307f\u306e\u5ba4\u6570\u3068\u5e45\n   \u2502\n   \u251c\u2500\u2500\u25b6 \u58f2\u308a\u6b62\u3081\u306e\u5224\u65ad\u6750\u6599\u306e\u8868\uff08\u6b8b\u5ba4\u30fb\u898b\u8fbc\u307f\u30fb\u652f\u914d\u4eba\u306e\u4e0a\u9650\uff09\n   \u2502\n   \u251c\u2500\u2500\u25b6 \u78ba\u8a8d\u306e\u9023\u7d61\u306e\u4e00\u89a7\uff08\u304a\u305d\u308c\u306e\u9ad8\u3044\u9806\uff09\n   \u2502       \u2514\u2500\u2500\u25b6 Claude API \u2500\u2500 \u5230\u7740\u6642\u523b\u3092\u78ba\u304b\u3081\u308b\u9023\u7d61\u6587\u306e\u4e0b\u66f8\u304d\n   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\u6bce\u671d\u306e\u66f8\u304d\u51fa\u3057\uff08\u524d\u65e5\u306e\u5230\u7740\u5206\uff09 | \u4e88\u6e2c\u3068\u7d50\u679c\u3092\u4e26\u3079\u308b\u3001\u5b66\u3073\u76f4\u3057\u306b\u4f7f\u3046 |\n| \u4e88\u7d04\u306e\u5909\u66f4\u306e\u5c65\u6b74 | \u5909\u66f4\u306e\u8a18\u9332 | \u5909\u66f4\u306e\u56de\u6570\u3001\u76f4\u524d\u306e\u5909\u66f4\u306e\u6709\u7121 |\n| \u8ca9\u58f2\u306e\u4e0a\u9650 | \u652f\u914d\u4eba\u306e\u8868 | \u5224\u65ad\u6750\u6599\u306e\u8868\u3067\u3001\u4e0a\u9650\u3092\u8d85\u3048\u308b\u63d0\u6848\u3092\u3057\u306a\u3044 |\n\n**\u5b66\u7fd2\u7528\u306e\u30c7\u30fc\u30bf\u306f\u300c\u5230\u7740\u306e\u524d\u65e515\u6642\u306e\u6642\u70b9\u3067\u5206\u304b\u3063\u3066\u3044\u305f\u3053\u3068\u300d\u3060\u3051\u3067\u4f5c\u308a\u307e\u3059\u3002** \u904e\u53bb\u306e\u4e88\u7d04\u306e\u8a18\u9332\u306b\u306f\u3001\u5230\u7740\u65e5\u306e\u591c\u306e\u53d6\u6d88\u3084\u3001\u30c1\u30a7\u30c3\u30af\u30a4\u30f3\u306e\u8a18\u9332\u307e\u3067\u5165\u3063\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002**\u305d\u308c\u3092\u7279\u5fb4\u91cf\u306b\u6df7\u305c\u308b\u3068\u3001\u5b66\u7fd2\u3067\u306f\u9ad8\u3044\u6210\u7e3e\u304c\u51fa\u3066\u3001\u672c\u756a\u3067\u306f\u5f53\u305f\u3089\u306a\u3044\u30e2\u30c7\u30eb\u306b\u306a\u308a\u307e\u3059\u3002** \u4e88\u7d04\u65e5\u6642\u3068\u5909\u66f4\u306e\u65e5\u6642\u3092\u898b\u3066\u3001\u524d\u65e515\u6642\u3088\u308a\u5f8c\u306e\u60c5\u5831\u3092\u843d\u3068\u3059\u51e6\u7406\u3092\u5fc5\u305a\u5165\u308c\u307e\u3059\u3002\n\n### \u524d\u51e6\u7406\n\n1. **\u540c\u3058\u4eba\u306e\u7d50\u3073\u4ed8\u3051** \u2026 \u4f1a\u54e1\u756a\u53f7\u304c\u3042\u308c\u3070\u4f1a\u54e1\u756a\u53f7\u3067\u3001\u7121\u3051\u308c\u3070\u30cf\u30c3\u30b7\u30e5\u5316\u3057\u305f\u30e1\u30fc\u30eb\u30a2\u30c9\u30ec\u30b9\u3067\u7d50\u3073\u4ed8\u3051\u307e\u3059\u3002**\u3069\u3061\u3089\u3082\u7121\u3044\u4e88\u7d04\u306f\u300c\u521d\u3081\u3066\u306e\u4eba\u300d\u3068\u3057\u3066\u6271\u3044\u3001\u904e\u53bb\u306e\u56de\u6570\u306f\u6b20\u3051\u305f\u5024\u306b\u3057\u307e\u3059**\n2. **\u904e\u53bb\u306e\u56de\u6570\u306e\u6570\u3048\u65b9** \u2026 \u904e\u53bb\u306e\u53d6\u6d88\u3068\u4e0d\u6cca\u306f\u3001**\u305d\u306e\u4e88\u7d04\u306e\u4e88\u7d04\u65e5\u6642\u3088\u308a\u524d\u306b\u5230\u7740\u65e5\u304c\u6765\u305f\u4e88\u7d04\u3060\u3051**\u3067\u6570\u3048\u307e\u3059\n3. **\u4e88\u7d04\u304b\u3089\u306e\u65e5\u6570** \u2026 \u4e88\u7d04\u65e5\u6642\u304b\u3089\u5230\u7740\u65e5\u307e\u3067\u306e\u65e5\u6570\u3092\u51fa\u3057\u307e\u3059\u3002\u5f53\u65e5\u4e88\u7d04\u306f0\u3067\u3059\n4. **\u6b20\u3051\u305f\u5024\u306e\u6271\u3044** \u2026 \u5230\u7740\u6642\u523b\u306e\u5165\u529b\u304c\u7121\u3044\u3001\u4eba\u6570\u306e\u5185\u8a33\u304c\u7121\u3044\u306a\u3069\u306f\u30010\u3067\u57cb\u3081\u305a\u306b NaN \u306e\u307e\u307e\u6e21\u3057\u307e\u3059\n5. **\u533a\u5206\u306e\u5024\u306e\u578b** \u2026 \u7d4c\u8def\u3001\u9928\u3001\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u3001\u30d7\u30e9\u30f3\u306e\u533a\u5206\u306f\u3001\u30c7\u30fc\u30bf\u30d5\u30ec\u30fc\u30e0\u3067 `Categorical` \u578b\u306b\u3057\u307e\u3059\n6. **\u5bfe\u8c61\u5916\u306e\u9664\u5916** \u2026 \u56e3\u4f53\u306e\u624b\u914d\u3001\u793e\u54e1\u306e\u5229\u7528\u3001\u4e8b\u524d\u53d6\u6d88\u306e\u6e08\u3093\u3060\u4e88\u7d04\u306f\u5916\u3057\u307e\u3059\n7. **\u76ee\u7684\u306e\u5024\u306e\u5b9a\u7fa9** \u2026 \u300c\u5f53\u65e5\u53d6\u6d88\u300d\u3068\u300c\u4e0d\u6cca\u300d\u3092\u307e\u3068\u3081\u3066**\u6765\u306a\u304b\u3063\u305f\uff081\uff09**\u3001\u5bbf\u6cca\u3092**\u6765\u305f\uff080\uff09**\u3068\u3057\u307e\u3059\n\n**7\u756a\u76ee\u3067\u5f53\u65e5\u53d6\u6d88\u3068\u4e0d\u6cca\u3092\u307e\u3068\u3081\u308b\u306e\u306f\u3001\u58f2\u308a\u6b62\u3081\u306e\u5224\u65ad\u306b\u3068\u3063\u3066\u306f\u3069\u3061\u3089\u3082\u300c\u90e8\u5c4b\u304c\u7a7a\u304f\u300d\u304b\u3089\u3067\u3059\u3002** \u305f\u3060\u3057\u8a18\u9332\u306b\u306f\u533a\u5225\u3057\u3066\u6b8b\u3057\u3001**\u78ba\u8a8d\u306e\u9023\u7d61\u3067\u53d6\u6d88\u306e\u7533\u3057\u51fa\u3092\u53d7\u3051\u305f\u4ef6\u6570**\u3092\u5f8c\u304b\u3089\u6570\u3048\u3089\u308c\u308b\u3088\u3046\u306b\u3057\u307e\u3059\u3002\n\n### AI\u306b\u4f55\u3092\u3055\u305b\u308b\u306e\u304b\n\n**\u3053\u306e\u69cb\u6210\u306e\u300cAI\u300d\u306f3\u3064\u306e\u90e8\u54c1\u306b\u5206\u304b\u308c\u307e\u3059\u3002** \u78ba\u7387\u3092\u51fa\u3059\u306e\u306f\u52fe\u914d\u30d6\u30fc\u30b9\u30c6\u30a3\u30f3\u30b0\u306e\u30e2\u30c7\u30eb\u3001\u78ba\u7387\u3092\u5b9f\u7e3e\u306b\u5408\u308f\u305b\u308b\u306e\u304c\u8f03\u6b63\u3001\u9023\u7d61\u6587\u3092\u4f5c\u308b\u306e\u304c\u751f\u6210AI\u3067\u3059\u3002**\u751f\u6210AI\u306f\u78ba\u7387\u3082\u58f2\u308a\u6b62\u3081\u306e\u6570\u3082\u4f5c\u308a\u307e\u305b\u3093\u3002**\n\n| \u90e8\u54c1 | \u3055\u305b\u308b\u3053\u3068 | \u3055\u305b\u306a\u3044\u3053\u3068 |\n|:--|:--|:--|\n| HistGradientBoostingClassifier | \u4e88\u7d04\u3054\u3068\u306e\u6765\u306a\u3044\u304a\u305d\u308c\u306e\u70b9\u6570 | \u58f2\u308a\u6b62\u3081\u308b\u304b\u3069\u3046\u304b\u306e\u7b54\u3048 |\n| CalibratedClassifierCV | \u70b9\u6570\u3092\u3001\u5b9f\u7e3e\u306b\u5408\u3046\u78ba\u7387\u306b\u76f4\u3059 | \u4e88\u7d04\u306e\u9806\u756a\u306e\u5165\u308c\u66ff\u3048\uff08sigmoid \u306e\u5834\u5408\uff09 |\n| \u96c6\u8a08\uff08Python\uff09 | \u65e5\u5225\u30fb\u9928\u5225\u30fb\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u5225\u306e\u5408\u8a08\u3068\u5e45 | \u652f\u914d\u4eba\u306e\u4e0a\u9650\u3092\u8d85\u3048\u308b\u8ca9\u58f2\u306e\u63d0\u6848 |\n| Claude API | \u5230\u7740\u6642\u523b\u3092\u78ba\u304b\u3081\u308b\u9023\u7d61\u6587\u306e\u4e0b\u66f8\u304d | \u78ba\u7387\u3084\u300c\u6765\u306a\u3044\u3068\u601d\u308f\u308c\u3066\u3044\u308b\u300d\u3053\u3068\u3092\u66f8\u304f |\n\n**\u8f03\u6b63\u306e\u65b9\u6cd5\u306f\u3001\u307e\u305a `method=\"sigmoid\"` \u3067\u59cb\u3081\u307e\u3059\u3002** \u30c9\u30ad\u30e5\u30e1\u30f3\u30c8\u3067\u306f\u3001sigmoid \u306f\u5c11\u306a\u3044\u30b5\u30f3\u30d7\u30eb\u3067\u52b9\u304d\u3084\u3059\u304f\u3001isotonic \u306f\u3088\u308a\u4e00\u822c\u7684\u306a\u6b6a\u307f\u3092\u76f4\u305b\u308b\u3082\u306e\u306e\u3001**\u304a\u3088\u305d1,000\u4ef6\u3092\u8d85\u3048\u308b\u5341\u5206\u306a\u30c7\u30fc\u30bf\u304c\u7121\u3044\u3068\u904e\u5b66\u7fd2\u3057\u3084\u3059\u3044**\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002\u9928\u3054\u3068\u30fb\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u3054\u3068\u306b\u7d30\u304b\u304f\u5206\u3051\u308b\u3068\u4ef6\u6570\u304c\u8db3\u308a\u306a\u304f\u306a\u308b\u306e\u3067\u3001**3\u9928\u3092\u307e\u3068\u3081\u30661\u3064\u306e\u30e2\u30c7\u30eb\u306b\u3057\u3001\u9928\u306f\u533a\u5206\u306e\u7279\u5fb4\u91cf\u3068\u3057\u3066\u5165\u308c\u307e\u3059\u3002** 1\u5e74\u5206\u304c\u305f\u307e\u3063\u305f\u3089 isotonic \u3068\u6bd4\u3079\u307e\u3059\u3002\n\n**\u8f03\u6b63\u306b\u306f\u3001\u5b66\u7fd2\u306b\u4f7f\u3063\u3066\u3044\u306a\u3044\u30c7\u30fc\u30bf\u3092\u4f7f\u3044\u307e\u3059\u3002** \u30c9\u30ad\u30e5\u30e1\u30f3\u30c8\u3067\u306f\u3001\u8f03\u6b63\u306e\u5668\u306f\u5206\u985e\u5668\u306e\u5b66\u7fd2\u306b\u4f7f\u3063\u305f\u30c7\u30fc\u30bf\u3068\u306f\u72ec\u7acb\u3057\u305f\u30c7\u30fc\u30bf\u3067\u4f5c\u308b\u306e\u304c\u7406\u60f3\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002CalibratedClassifierCV \u306f\u4ea4\u5dee\u691c\u8a3c\u3067\u5206\u3051\u3066\u4f5c\u308b\u305f\u3081\u3001**\u5206\u3051\u65b9\u306b\u306f `TimeSeriesSplit` \u3092\u6e21\u3057\u307e\u3059\u3002** \u30c9\u30ad\u30e5\u30e1\u30f3\u30c8\u3067\u306f\u3001\u6642\u9593\u9806\u306e\u30c7\u30fc\u30bf\u306b\u307b\u304b\u306e\u5206\u3051\u65b9\u3092\u4f7f\u3046\u3068\u3001\u672a\u6765\u306e\u30c7\u30fc\u30bf\u3067\u5b66\u7fd2\u3057\u3066\u904e\u53bb\u3092\u8a55\u4fa1\u3059\u308b\u3053\u3068\u306b\u306a\u308b\u305f\u3081\u4e0d\u9069\u5207\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002\n\n**`class_weight='balanced'` \u306f\u4f7f\u3044\u307e\u305b\u3093\u3002** \u6765\u306a\u3044\u4e88\u7d04\u306f\u5c11\u6570\u306a\u306e\u3067\u91cd\u307f\u3092\u4ed8\u3051\u305f\u304f\u306a\u308a\u307e\u3059\u304c\u3001**\u91cd\u307f\u3092\u4ed8\u3051\u308b\u3068\u78ba\u7387\u304c\u5b9f\u969b\u3088\u308a\u9ad8\u304f\u51fa\u3066\u3001\u5408\u8a08\u304c\u81a8\u3089\u307f\u307e\u3059\u3002** \u3053\u306e\u69cb\u6210\u3067\u6b32\u3057\u3044\u306e\u306f\u9806\u756a\u3060\u3051\u3067\u306a\u304f\u78ba\u7387\u305d\u306e\u3082\u306e\u306a\u306e\u3067\u3001\u91cd\u307f\u306f\u4ed8\u3051\u305a\u3001\u8f03\u6b63\u3067\u5408\u308f\u305b\u307e\u3059\u3002\n\n**\u5408\u8a08\u306e\u5e45\u306f\u3001\u78ba\u7387\u304b\u3089\u51fa\u3057\u307e\u3059\u3002** \u6765\u306a\u3044\u304a\u305d\u308c p \u306e\u4e88\u7d04\u304c n \u4ef6\u3042\u308c\u3070\u3001\u6765\u306a\u3044\u6570\u306e\u5e73\u5747\u306f p \u306e\u5408\u8a08\u3001\u3070\u3089\u3064\u304d\u306f p\u00d7(1\u2212p) \u306e\u5408\u8a08\u304b\u3089\u6c42\u307e\u308a\u307e\u3059\uff08\u4e88\u7d04\u3069\u3046\u3057\u304c\u72ec\u7acb\u3068\u7f6e\u3044\u305f\u5834\u5408\uff09\u3002**\u305f\u3060\u3057\u3001\u540c\u3058\u56e3\u4f53\u306e\u624b\u914d\u3084\u540c\u3058\u4f1a\u793e\u306e\u51fa\u5f35\u304c\u307e\u3068\u3081\u3066\u53d6\u308a\u6d88\u3055\u308c\u308b\u3053\u3068\u304c\u3042\u308a\u3001\u72ec\u7acb\u3067\u306f\u3042\u308a\u307e\u305b\u3093\u3002** \u5e45\u306f\u300c\u5c11\u306a\u304f\u898b\u7a4d\u3082\u3063\u305f\u5e45\u300d\u3068\u3057\u3066\u8868\u793a\u3057\u3001\u652f\u914d\u4eba\u306e\u4e0a\u9650\u3067\u5b88\u308a\u307e\u3059\u3002\n\n| \u751f\u6210AI\u306b\u3055\u305b\u306a\u3044\u3053\u3068 | \u7406\u7531 |\n|:--|:--|\n| \u78ba\u7387\u3084\u9806\u4f4d\u3092\u6587\u9762\u306b\u66f8\u304f | \u4e88\u7d04\u8005\u306b\u300c\u7591\u308f\u308c\u3066\u3044\u308b\u300d\u3068\u53d7\u3051\u53d6\u3089\u308c\u308b |\n| \u53d6\u6d88\u3092\u4fc3\u3059\u30fb\u53d6\u6d88\u6599\u3092\u5f37\u8abf\u3059\u308b | \u78ba\u8a8d\u306e\u9023\u7d61\u306e\u76ee\u7684\u306f\u5230\u7740\u6642\u523b\u3092\u77e5\u308b\u3053\u3068 |\n| \u4e88\u7d04\u306e\u5185\u5bb9\uff08\u30d7\u30e9\u30f3\u30fb\u6599\u91d1\uff09\u3092\u66f8\u304d\u63db\u3048\u308b | \u4e88\u7d04\u7ba1\u7406\u30b7\u30b9\u30c6\u30e0\u306e\u8a18\u9332\u3068\u98df\u3044\u9055\u3046 |\n| \u4e88\u7d04\u8005\u306e\u540d\u524d\u3084\u9023\u7d61\u5148\u3092\u6271\u3046 | \u5b9b\u540d\u306f\u9001\u308b\u76f4\u524d\u306b\u30b7\u30b9\u30c6\u30e0\u304c\u5dee\u3057\u8fbc\u3080 |\n\n### \u30d7\u30ed\u30f3\u30d7\u30c8\u307e\u305f\u306f\u6307\u793a\u5185\u5bb9\u306e\u4f8b\n\n**\u30e2\u30c7\u30eb\u306e\u8a2d\u5b9a\u306f\u6b21\u306e\u3068\u304a\u308a\u3067\u3059\u3002** \u5b66\u7fd2\u3068\u8f03\u6b63\u306f\u67081\u56de\u3001\u4e88\u6e2c\u306f\u6bce\u65e515\u6642\u306821\u6642\u306b\u56de\u3057\u307e\u3059\u3002\n\n```python\nfrom sklearn.ensemble import HistGradientBoostingClassifier\nfrom sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV\nfrom sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit\n\n# X \u306f\u524d\u65e515\u6642\u306e\u6642\u70b9\u306e\u7279\u5fb4\u91cf\uff08\u5230\u7740\u65e5\u306e\u9806\u306b\u4e26\u3079\u308b\uff09\u3001y \u306f\u6765\u306a\u304b\u3063\u305f=1\nbase = HistGradientBoostingClassifier(\n    categorical_features=\"from_dtype\",   # \u7d4c\u8def\u30fb\u9928\u30fb\u90e8\u5c4b\u30bf\u30a4\u30d7\u30fb\u30d7\u30e9\u30f3\u306f Categorical \u578b\n    max_iter=300,\n    learning_rate=0.05,\n    # class_weight \u306f\u4ed8\u3051\u306a\u3044\uff08\u78ba\u7387\u3092\u5408\u8a08\u306b\u4f7f\u3046\u305f\u3081\uff09\n)\nmodel = CalibratedClassifierCV(\n    base,\n    method=\"sigmoid\",                     # \u4ef6\u6570\u304c\u5341\u5206\u306b\u305f\u307e\u3063\u305f\u3089 isotonic \u3068\u6bd4\u3079\u308b\n    cv=TimeSeriesSplit(n_splits=5, gap=7) # 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\u306f\u5b66\u7fd2\u7528\u306e\u672b\u5c3e\u304b\u3089\u8a55\u4fa1\u7528\u306e\u524d\u307e\u3067\u306b\u9664\u304f\u30b5\u30f3\u30d7\u30eb\u306e\u6570\u3068\u3055\u308c\u3066\u3044\u307e\u3059\u3002\u5230\u7740\u65e5\u306e\u9806\u306b\u4e26\u3079\u305f\u3068\u304d\u3001\u5b66\u7fd2\u306e\u6700\u5f8c\u3068\u8a55\u4fa1\u306e\u6700\u521d\u304c\u540c\u3058\u65e5\u306e\u4e88\u7d04\u306b\u306a\u308b\u3068\u3001**\u540c\u3058\u65e5\u306e\u5929\u5019\u3084\u30a4\u30d9\u30f3\u30c8\u306e\u5f71\u97ff\u304c\u4e21\u65b9\u306b\u5165\u308a\u3001\u6210\u7e3e\u304c\u826f\u304f\u898b\u3048\u307e\u3059\u3002** \u5b9f\u969b\u306b\u306f\u65e5\u306e\u5358\u4f4d\u3067\u7a7a\u3051\u308b\u3088\u3046\u3001\u4ef6\u6570\u3092\u8abf\u6574\u3057\u307e\u3059\u3002\n\n**\u9023\u7d61\u6587\u306e\u4e0b\u66f8\u304d\u306f\u3001Claude API 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