「 機械学習 」 一覧

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機械学習スタッキング例

2019/09/06   -機械学習

汎化性能を上げるためkaggleでよく利用されている、スタッキングの実行例をメモしておきます。 スタッキングとは、単一の学習器をそのまま使うのではなく、複数の学習きを組み合わせることで、過学習を防ぎ予 …

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kaggle:メルカリ チュートリアル(EDA探索的データ解析)

概要説明 本記事は、機械学習を始めて基本的な操作を覚え、次に精度を上げるために何をすればよいのか?という悩みを持つ方たちのために、機械学習のコンペサイトkaggleの練習問題をベースに事例を紹介してい …

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kaggle:House Price チュートリアル(EDA探索的データ解析)

概要説明 本記事は、機械学習を始めて基本的な操作を覚え、次に精度を上げるために何をすればよいのか?という悩みを持つ方たちのために、機械学習のコンペサイトkaggleの練習問題をベースに事例を紹介してい …

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kaggle:House Price チュートリアル(LASSO回帰とRIDGE回帰)

概要説明 本記事は、機械学習を始めて基本的な操作を覚え、次に精度を上げるために何をすればよいのか?という悩みを持つ方たちのために、機械学習のコンペサイトkaggleの練習問題をベースに事例を紹介してい …

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kaggle:House Price チュートリアル(住宅価格の予測)

概要説明 本記事は、機械学習を始めて基本的な操作を覚え、次に精度を上げるために何をすればよいのか?という悩みを持つ方たちのために、機械学習のコンペサイトkaggleの練習問題をベースに事例を紹介してい …

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学習データとテストデータの分割

2019/08/04   -前処理, 機械学習

学習データとテストデータの分割法の備忘録として載せておきます。 非時系列データ 非時系列データの場合は、ランダムに分割すれば良い。sklearnモジュールのtrain_test_splitを利用すれば …

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ハイパーパラメータの調整(分類器)

2019/08/03   -機械学習

分類問題用にk-NN、SVM、ランダムフォレストの3つの手法及び各手法のハイパーパラメータを最適化するランダムサーチ、グリッドサーチのサンプルスクリプトです。 データセット作成 [crayon-5da …

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ハイパーパラメータの調整(回帰)

2019/07/30   -機械学習

回帰問題用に重回帰、ラッソ回帰、リッジ回帰、SVM、ランダムフォレストの5つの手法及び各手法のハイパーパラメータを最適化するランダムサーチ、グリッドサーチのサンプルスクリプトです。 データセット作成 …

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python/相関行列(correlation_matrix)

多変量に対して各変数の関係性を可視化するのに役立ちます。 データ取得 必要なモジュールのインポート

データのロード [crayon-5 …

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python/sklearn/単回帰(LinearRegression)

2次元のデータに対して単回帰分析を行う。 データ取得 必要なモジュールのインポート

データのロード [crayon-5da9b7a0a …