Aidemyを終えての感想＆作成物

[自己紹介]
私は、新卒で自動車関係の仕事に就いた。
毎日、車の部品を仕分けたり、EXCELの部品の表示を作っていたりして、毎日を過ごしていた。ある日、車の部品を運んでいた際、人の力ではなく、コンピュータで部品を仕分けることが出来たなら、作業効率が上がるのではないかと頭の中で考えていた。そこで、インターネットを使って調べてみるとプログラミングというワードが出てきた。以前から興味はあったがどんなものかは全く知らなかったため、すぐさまAidemyに申し込んだ

[学習に関してのながれ]
一ヶ月目
Pythonの基本的な文法・構文の仕組みと使い方を理解していくことでプログラミングの基礎を身につけた。

二ヶ月目。
分からないことを完璧に理解することにこだわらず。後で添削問題を行う際に復習や学びなおしを何度も行った。
また、使用するテクニックや確認プロセスのコード等はその意味を理解して使用することが大切であると感じた。
平日は１時間、休日は2時間を学習に充てた。

三月目
終盤はより実戦的のコースが続いたため、非常に難しかった、過去のコースに振り返ったり、メンサーの力を借りて何とか乗りきった。

[成果物を選んだ背景・理由]
我が国の糖尿病有病者及び患者予備軍は、推定1000万人と言われている。糖尿病大量の食事に接種すると血中にたくさんブドウ糖が流れ、血糖値が高くなる。すると一時的に上がったブドウ糖濃度を一定に保とうとインスリンが分泌量が増える。インスリンの分泌量が多い状態が続くと、インスリンを作るすい臓はやがて疲れてしまい、次第にインスリンを分泌しなくなり、血糖値の高い状態が常に続く。解決策としてはインスリンの分泌量が多い状態が続くと、インスリンを作るすい臓はやがて疲れてしまい、次第にインスリンを分泌しなくなり、血糖値の高い状態が常に続くようになる。そのまま放置しておくと将来的に心臓病や、失明、腎不全、足の切断といった、より重い病気（糖尿病の慢性合併症）につながる。発症を防ぐために睡眠の質の向上や運動習慣の他に人間ドッグが挙げられる。今回、糖尿病患者が上記以外の発生要因以外にもどのようなものが数値に変化を及ぼすか調査したい。今回、Pythonの教師あり学習を用いて検証していく。

[データ分析」
データセットはsklearn.datasets.load_diabetesを用いた。各項目をプロットしたものをデータ化した。そので回帰分析を行った。

・使用したライブラリー
![スクリーンショット (48).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/74c9bc49-a45c-aac1-300a-10e927561fb5.png)


・使用したデータ
![スクリーンショット (8).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/475bfe1a-9c87-ebd9-2e6f-d052f0f5cb2b.png)

・検査項目
![スクリーンショット (44).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/ccb07643-44e7-d67f-cefe-82ea0220f03f.png)


・#データX, ラベルyの生成
![スクリーンショット (11).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/32128652-c9ad-bf51-aa1e-7aec412fac23.png)
 
・ラッソモデルの回帰
![スクリーンショット (13).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/581082de-79de-7bfe-594f-7c5288a9d48f.png)
・線形回帰
![スクリーンショット (15).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/1a91c9d0-ed0b-1546-681a-d9a884ce03f5.png)
リッジモデルの回帰
![スクリーンショット (20).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/60627d93-3960-9187-59d1-f271e356b506.png)

[結果]
下記のグラフから9.血清トリグリセリドレベルの対数にはある程度の相関が見られたが、その他の検査項目ではそのような特徴は見られなかった。各モデルの決定係数が差が小さいリッジ回帰がモデルとして最適だったことが確認できた。
・ターゲットと検査項目のグラフ
1.![スクリーンショット (31).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/6c19ce83-d441-8d09-4570-ad561993ce84.png)
2.![スクリーンショット (41).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/8d3c8997-0242-a906-4aa2-63ab47e9d106.png)
3.![スクリーンショット (33).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/6582d5e0-57ba-2a4b-a1df-3d2aef7e2add.png)
4.![スクリーンショット (52).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/57ed7752-15bb-7375-4718-6930d048a151.png)
5.![スクリーンショット (35).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/64f24871-043f-2fc5-7679-86cfe411b9e3.png)
6.![スクリーンショット (37).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/8460b839-0aef-94a0-d584-80cc3cdcf849.png)
7.![スクリーンショット (38).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/3b3c1534-3e02-edae-1184-047a29e6b297.png)
8.![スクリーンショット (39).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/4e62e6fc-1a54-1af1-a0d3-c8130f06b80a.png)
9.![スクリーンショット (54).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/97294ad6-0780-aaab-387f-635925aef100.png)
10.![スクリーンショット (55).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/fd8cf235-366a-3c02-3307-4cb99f4f0d75.png)
・各モデルの比較
![スクリーンショット (61).png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1814822/25aebbce-6150-af86-ffb8-2dbdc095f602.png)

[まとめと今後の活動]
Aidemyを受講する際、本当に続けられるかと不安だった。足りない時間の間どう有効に使うかを考えた。難しい課題がある場合は基本に戻り解決した。ほんの僅かではあるが自身の成長を垣間見る瞬間を感じた。今後、学習した内容を仕事にも生かせるよう頑張りたい。最後に、プログラミングに関して初学者の私を親切かつ丁寧に支えてくれたメンサー方に心よりお礼申し上げる。