はじめての分析
この順番なら迷いません
最初から用語を全部覚える必要はありません。1つ確認したら次へ進みます。
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データを読み込む
手元にファイルがなければ「デモデータを試す」を選びます。
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表の形を確認
「データプレビュー」と「要約統計量」を開きます。
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予測前に探索
EDAで分布・欠損・気になる値を確かめます。
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予測の目的を選ぶ
数値なら回帰、種類なら分類へ進みます。
すぐ選ぶなら: 予測したいものが数値 = 回帰 / 種類 = 分類 / まだ予測しない = EDA
データファイルをアップロード
ここにファイルをドラッグ＆ドロップ
このアプリケーションについて
easyDataScience - ブラウザ機械学習アプリ
easyDataScienceは、ブラウザ上で動作する無料の機械学習Webアプリケーションです。 PyCaret のように複数のモデルを自動比較し、最適なモデルを見つけることができます。 通常のデータ処理と学習はブラウザ内で完結します。生成AI支援を実行した場合だけ、選択した分析文脈が Google Gemini API へ送信されます。
主な特徴
- 完全ブラウザベース: インストール不要、Webブラウザだけで利用可能
- データプライバシー: 通常処理は端末内で完結し、生成AIへの送信範囲は利用者が選択
- AutoML機能: PyCaret のように複数モデルを自動で学習・比較
- 回帰・分類対応: 連続値予測とカテゴリ分類の両方に対応
- 画像・音声分類: TensorFlow.js による転移学習で画像分類、Web Audio API で音声分類が可能
- 日英対応: UI、分析結果の解釈、マニュアルを日本語と英語で切り替え
- 教育的: 機械学習手法の説明と結果の解釈を提供
搭載アルゴリズム
線形回帰
Ridge / Lasso 回帰
決定木
ランダムフォレスト
K近傍法 (KNN)
サポートベクターマシン
ロジスティック回帰
ナイーブベイズ
勾配ブースティング
MobileNet 画像分類
音声スペクトル分類
使い方・操作方法
基本的な使い方
1
データをアップロード
Excel（.xlsx, .xls）またはCSVファイルを選択してください。ドラッグ＆ドロップにも対応しています。
2
分析タスクを選択
回帰（連続値予測）または分類（カテゴリ予測）を選択します。EDAで事前にデータを把握することもできます。
3
目的変数を選択
予測したい変数（目的変数）を選択すると、自動で前処理とモデル学習が行われます。
4
モデル比較結果を確認
PyCaret のように複数モデルの性能比較表が表示されます。最適なモデルの詳細評価やグラフも確認できます。