Streamlit 【Streamlit】便利なStreamlit Components紹介：streamlit-aggrid
こんにちは、JS2IIUです。Streamlitでは簡単にPandasのDataFrame型のデータを表示することができます。また、表示するための方法がいくつかあり、今回はインタラクティブなデータグリッド表示を可能にするstreamlit-aggrid について紹介します。今回もよろしくお願いします...
Programming
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Streamlit 【Streamlit】Streamlit Componentsを活用する
こんにちは、JS2IIUです。今回は、Streamlitの機能のうち、標準機能だけでは使えないUI要素を紹介していきます。今回もよろしくお願いします。はじめにStreamlitは、PythonだけでインタラクティブなWebアプリを作成できる便利なフレームワークですが、標準で提供されるUI（ウィジェッ...
Streamlit 【Streamlit】モデルの解釈性を高める：SHAP valuesの可視化
こんにちは、JS2IIUです。機械学習モデルは高い予測精度を持つ一方で、その予測結果の根拠がわかりづらい「ブラックボックス」になりがちです。特に医療や金融などの分野では、なぜその予測が出たのかという“説明責任”が求められる場面も多くあります。そこで本記事では、機械学習モデルの解釈性を高めるための手法...
Streamlit 【Streamlit】モデルの評価指標を分かりやすく表示
こんにちは、JS2IIUです。機械学習のモデル評価によく使われる混同行列、ROC曲線、AUCを計算して表示するアプリをStreamlit上に実装していきます。今回もよろしくお願いします。【はじめに】機械学習でモデルを作成したら、その機能をどのように評価するかが重要なポイントです。この記事では、分類モ...
Streamlit 【Streamlit】特徴量エンジニアリングの結果を可視化
こんにちは、JS2IIUです。今回は特徴量エンジニアリングがテーマです。実用的な特徴量を作成してモデルの性能改善に挑戦する事例を取り上げます。今回もよろしくお願いします。1. はじめに特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）とは、機械学習モデルの性能を高めるために、元のデータ...
Streamlit 【Streamlit】データの前処理、欠損値処理、外れ値処理
こんにちは、JS2IIUです。今回はデータ分析に欠かせない、欠損値処理、外れ値除去などのデータクリーニング機能をStreamlit上に実装していきます。今回もよろしくお願いします。1. はじめにデータ分析や機械学習を行う上で、「前処理」は欠かせないステップです。生のデータには「欠損値」や「外れ値」が...
Streamlit 【Streamlit】為替レートAPIを使って円ドルの変動を見てみよう
こんにちは、JS2IIUです。今回は為替レートを取得するAPIのexchangerate.hostからデータを取得しStreamlit上に表示するアプリを作成してみます。よろしくお願いします。はじめにこの記事では、公開API（exchangerate.host）から為替データを取得し、Streaml...
Streamlit 【Streamlit】SQLデータベースと連携してデータを表示
こんにちは、JS2IIUです。Streamlitはデータベースと接続して活用することもできます。書籍管理データベースを例にして基本的なデータベース操作とStreamlit上での表示についてみていきましょう。今回もよろしくお願いします。はじめにこの記事では、StreamlitアプリからSQLデータベー...
Streamlit 【Streamlit】A/Bテストの結果分析アプリ：統計的評価の可視化
こんにちは、JS2IIUです。今回はA/BテストのアプリをStreamlit上に構築していきたいと思います。統計的な処理を入れたアプリにしていきます。今回もよろしくお願いします。はじめにWebサイトやアプリの改善において、「どちらのデザインがより効果的か？」を検証する方法としてA/Bテストは非常に有...
Streamlit 【Streamlit】異常検知の結果を可視化するアプリ
こんにちは、JS2IIUです。蓄積されるデータから異常を検知するという活用シーンは世の中に多いと思います。センサデータの蓄積が楽にできるようになってきたので異常検知アプリのニーズが高くなってきています。機械学習の手法（Isolation Forest）を用いて異常検知するアプリを作成します。今回もよ...