「いくら？」を予測する——分類と回帰、機械学習のもうひとつの顔【機械学習入門⑤】
前回の記事（機械学習入門④）では、しきい値の設定とリコール・プレシジョンのトレードオフについて書いた。 ①〜④まで扱ってきた「タイタニック」や「ソーシャルレンディング」の例は、すべて「する／しない」「 […]
Predicting “How Much?” — Machine Learning Beyond Classification [Intro to ML #5]
In my previous post (Intro to ML #4), I wrote about thresholds, the recall-precision tradeoff, and w […]
ワンウェイゴルフクラブの口コミ・レポート｜スループレーで半日完結・ベストスコアが狙える茨城の個性派コース【女性目線】
茨城県土浦市のワンウェイゴルフクラブに行ってきました。 「ハーフで一度クラブハウスに戻るのが面倒」「もっとサクッとゴルフを楽しみたい」そんな方に刺さるコースです。 1番から18番まで休憩なしのスループ […]
「しきい値」が変えるビジネス判断——機械学習を実際に使ってみた【機械学習入門④】
前回の記事（機械学習入門③）では、正解率の落とし穴、混同行列、AUCについて書いた。 今回はその続き。モデルを評価できるようになった後に待っているのが、「では実際にどう使うのか」という問いだ。ここが機 […]
The Threshold Decision: How Machine Learning Actually Changes Business Outcomes [Intro to ML #4]
In my previous post (Intro to ML #3), I covered confusion matrices, AUC, and why accuracy alone is a […]
加藤農園ゴルフリンクス レビュー｜バンカー無料・トップトレーサー導入の都内練習場
東京都大田区にある加藤農園ゴルフリンクス。通り道で見かけ、2025年6月と8月の2回訪問した。2025年8月の改修でトップトレーサーが導入され、雰囲気がガラリと変わった練習場だ。良い点も気になる点も、 […]
Why a 99% Accurate Model Can Be Completely Useless [Intro to ML #3]
In my previous post (Intro to ML #2), I wrote about the unglamorous reality of data prep — missing v […]
「正解率99%」のモデルが使えない理由【機械学習入門③】
前回の記事（機械学習入門②）では、データを整えることの難しさ——欠損値・データリーケージ・特徴量エンジニアリングについて書いた。 今回はその続き。モデルを作った後の話だ。「良いモデル」とは何か、どうや […]
“Our True Rival Is Women’s Golf” — Coach Hara Susumu Challenges the Insularity of Japan’s Women’s Long-Distance Running
The Sydney Olympics, September 2000. The moment Takahashi Naoko crossed the finish line, all of Japa […]
「真のライバルは女子ゴルフ界」──原晋監督が挑む、日本女子長距離の閉鎖的体質
2000年のシドニー五輪。高橋尚子選手がゴールテープを切った瞬間、テレビの前の日本中が沸き立ちました。視聴率40.6%※1。深夜の中継にもかかわらず、国民の4割以上が画面の前で固唾を飲んで見守った。2 […]