データサイエンティストの英語フレーズ・例文集

データサイエンティストでよく使う英語例文

• 例文 1

  このモデルは新しいデータの結果を予測します。

  This model predicts the outcome for new data.

• 例文 2

  私はまず生のデータセットを前処理します。

  I preprocess the raw dataset first.

• 例文 3

  相関は因果関係を意味しません。

  Correlation does not imply causation.

• 例文 4

  このモデルの精度は約90%です。

  The accuracy of this model is about ninety percent.

• 例文 5

  私は結果を散布図で可視化します。

  I visualize the results with a scatter plot.

• 例文 6

  このモデルはトレーニングデータに対して過学習しています。

  This model is overfitting to the training data.

• 例文 7

  より単純なモデルの方が、複雑なモデルよりよく汎化することが多いです。

  A simpler model often generalizes better than a complex one.

• 例文 8

  新しいモデルは、ベースラインよりも高い精度を達成しました。

  The new model achieved higher accuracy than the baseline.

• 例文 9

  検証セットでの結果は、トレーニングセットでの結果より悪いです。

  The results on the validation set are worse than those on the training set.

• 例文 10

  特徴量エンジニアリングは、生の特徴量を使うよりも良い結果を生みます。

  Feature engineering produces better results than using the raw features.

• 例文 11

  このモデルは、私が先週学習させたものより精度が高いです。

  This model is more accurate than the one I trained last week.

• 例文 12

  データに外れ値が含まれていると、モデルの性能が下がります。

  When the data contains anomalies, the model's performance drops.

• 例文 13

  サンプル数が少ないと、結果は統計的に有意になりません。

  If the sample size is small, the results are not statistically significant.

• 例文 14

  仮説を検証するために、回帰分析を行いました。

  We ran a regression analysis to test our hypothesis.

• 例文 15

  顧客を行動パターンごとにクラスタリングしました。

  We clustered the customers by their behavior patterns.

ほか 15 問。練習モードで全30問に挑戦できます。

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