「 機械学習 」 一覧

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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-5f90f3dd7 …

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毒キノコの判定 〜SVM〜

SVMとは クラス間のマージンを最大化するように境界線を引く手法。クラス分類や場合によっては回帰にも使うことができる。 利点:高次元でも識別性能が良い 利点:最適化すべきパラメータが少ない 欠点:特徴 …

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ボストン住宅価格 〜決定木〜

線形回帰とは 線形回帰複数の変数における相関関係を直線モデルによって説明する分析手法。 具体的に言うと?ボストンの住宅価格を、住宅の立地や間取り、築年数などから予測するモデルを作ること 分類と何か違う …

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教師なし学習〜主成分分析〜

教師なし学習 教師あり学習との比較正解ががあらかじめ決まっていないという点で、教師あり学習と異なる。 教師なし学習は、データの背後に存在する本質的な構造を抽出するために用いられる。 どんなときに使うの …

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教師なし学習 クラスタリング

  辛さ 重厚 スパイシー 果実味 コク 酸味 落ち着き 香り 華や …

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タイタニック生存者予測~ランダムフォレスト~

有名なタイタニックのデータを使って、RandamForestを使って生存者を予測します。 前処理について 前処理とはデータ分析に適したデータセットの作成を目的とした生データの加工処理のこと前処理の必要 …