機械学習の基礎は「3アルゴリズム+特徴量+評価」で十分
機械学習を未経験から学ぶとき、最初に深掘りすべきは「線形回帰・決定木・ロジスティック回帰」の3アルゴリズムと、特徴量設計・モデル評価の基礎です。これだけで Kaggle のテーブル系コンペや実務の予測モデル案件は十分戦えます。本記事では半年で実装レベルに到達する学習設計を体系化します。
最初に押さえる3アルゴリズム
| アルゴリズム | 解く問題 | 強み |
|---|---|---|
| 線形回帰 | 数値予測（売上・価格等） | 解釈が容易・基礎の基礎 |
| ロジスティック回帰 | 二値分類（離脱予測等） | 確率として解釈できる |
| 決定木 / Random Forest | 分類・回帰どちらも | 非線形・特徴量重要度が出る |
特徴量設計の基本
| 手法 | 用途 |
|---|---|
| 欠損値処理 | 平均/中央値/最頻値で埋める or 行削除 |
| カテゴリ変数 | One-Hot / Ordinal / Target Encoding |
| スケーリング | StandardScaler / MinMaxScaler |
| 時系列特徴量 | 曜日/月/直近N日平均 |
モデル評価の指標
| タスク | 主要指標 |
|---|---|
| 回帰 | RMSE / MAE / R² |
| 二値分類 | Accuracy / Precision / Recall / F1 / AUC |
| 多クラス | マクロ/マイクロ F1 / 混同行列 |
| 不均衡データ | PR-AUC / 適切な閾値選定 |
半年で実装レベルに到達したら、次はAIエンジニア完全ロードマップ2026で LLM 応用・MLOps に進むのが王道です。文系からの参入は文系からAIエンジニア完全ロードマップ2026、データ全般のキャリアはデータサイエンティスト キャリアロードマップ2026を参照してください。
