機械学習モデルの性能を評価する手法の1つにk-分割交差検証があります。…
カテゴリー: Python
【scikit-learn】ホールドアウト検証の実装
機械学習モデルの性能を評価する手法の1つにホールドアウト検証があります…
【scikit-learn】k-means法を用いた減色処理
クラスタリングの活用事例の一つに画像の減色処理があります。 本記事では…
【scikit-learn】ランダムフォレストによる回帰分析【RandomForestRegressor】
本記事では、機械学習ライブラリのscikit-learnを利用し、ラン…
【scikit-learn】ランダムフォレストによるクラス分類【RandomForestClassifier】
本記事では、機械学習ライブラリのscikit-learnを利用し、ラン…
【scikit-learn】クラス別の分類結果を取得する【classification_report】
分類予測の結果を評価するに当たって、クラス別の分類スコアの算出は需要な…
【scikit-learn】混同行列の生成【confusion_matrix】
構築した機械学習モデルのテストを行う際に、分類予測の結果を混同行列とし…
【scikit-learn】決定木モデルの可視化
決定木のアルゴリズムは非常にシンプルで直観的にわかりやすく、予測を行う…
【scikit-learn】決定木による回帰分析【DecisionTreeRegressor】
本記事では、機械学習ライブラリのscikit-learnを利用して、決…
【scikit-learn】決定木によるクラス分類【DecisionTreeClassifier】
本記事では、機械学習ライブラリのscikit-learnを利用して、決…