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施策デザインのための機械学習入門

技術評論社発行の書籍『施策デザインのための機械学習入門』（Amazon）のサンプルコードです。

書籍情報

• 紙版発売: 2021年8月4日 / 電子版発売: 2021年7月30日
• 齋藤優太，安井翔太 著，株式会社ホクソエム 監修
• A5判／336ページ
• 定価3,278円（本体2,980円＋税10%）
• ISBN 978-4-297-12224-9
• 出版社サポートサイト: https://gihyo.jp/book/2021/978-4-297-12224-9

ディレクトリ構成

ディレクトリ	内容
ch02	「2.3節 Open Bandit Pipelineを用いた実装」で用いた実装
ch03	「3.5節 Pythonによる実装とYahoo! R3データを用いた性能検証」で用いた実装
ch04	「4.3節 PyTorchを用いた実装と簡易実験」で用いた実装
ch05	「5.4節 PyTorchを用いた実装と簡易実験」で用いた実装

動作環境

本書で用いたPython環境はpoetryを用いて構築しています。リポジトリをgit cloneし、フォルダ直下でpoetry installを実行すると、本書と同じ環境を構築できます。

# リポジトリをclone
git clone https://github.com/ghmagazine/ml_design_book.git
cd ml_design_book

# poetryで環境構築
poetry install

# jupyter labを立ち上げ
poetry run jupyter lab

Pythonおよび利用パッケージのバージョンは以下の通りです。

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.9"
torch = "^1.9.0"
scikit-learn = "^0.24.2"
numpy = "^1.20.3"
matplotlib = "^3.4.2"
seaborn = "^0.11.1"
tqdm = "^4.61.1"
pytorchltr = "^0.2.1"
pandas = "^1.2.4"
obp = "^0.4.1"
jupyterlab = "^3.0.16"

これらのパッケージのバージョンが異なると、使用方法や挙動が本書執筆時点と異なる場合があるので、注意してください。