AIプログラミング【AIプログラミング】特徴量の確認と選択、マルチコについて考える
特徴量には、多重共線性という問題が発生する場合があるみたい。 マルチコリニアリティ、マルチコ、と呼ばれるらしいね。 前回の記事で、特徴量の選択は、目的変数（ボストン住宅価格データの場合価格データ）に相関が強いものを選択すること...
2020-04
AIプログラミング
AIプログラミング【AIプログラミング】特徴量の確認と選択、相関係数で選択する
今までは特徴量多ければ良いと思ってたけど、色々調べてたらどうやら違うみたい。 確かに、多ければ一概にいいってものでもなさそうだね。 ボストンの住宅価格の予測を、重回帰で行いましたが、いろいろ調べていると、データの選択をおこなっ...
AIプログラミング【AIプログラミング】ボストン住宅価格データで重回帰をしてみる
線形回帰って、直線引くだけでしょ、特別すごいことしてなさそうな気もするけど・・・ 特徴量が増えたとき、いいらしいよ。複雑な超平面で分離していくからシンプルだけど、効果的なんじゃないかな。 線形モデルは、１特徴量での予測だと、直...
AIプログラミングAIプログラミングを一ヶ月勉強して感じたこと
ここ一ヶ月で、教師あり学習の分類と回帰を学んでいたよ。 AIプログラミングについてどんな風に感じ方が変わったのかな？ AIプログラミングについて学び始めて約１ヶ月が経過しました。勉強を始めた当初よりは何となくどんなものかがわか...
AIプログラミング最小二乗法についてより詳しく勉強
最小二乗法って、1800年くらいとかに考案されたんだね・・・ 歴史あるよね。高校でも習ったような気がするね。 前回、ボストンの住宅価格データの「部屋数」から「住宅価格」を求める時にLinearRegression(線形回帰)と...
AIプログラミング【AIプログラミング】線形回帰でボストン住宅価格の予測、単回帰でやってみる
まずは部屋数の特徴量のデータに対する住宅価格のモデルを作成する、単回帰をやってみました。 ちょっと言葉が学者風になってきたね。 前回までで、scikit-learnで読み込むことができるボストンの住宅価格データについてみてきま...
AIプログラミングscikit-learnのボストン住宅価格のデータ観測、データをプロット
まずは、それぞれの特徴量が住宅価格とどのような関係性がありそうか、視覚化したいね。 データの観測っていうやつだね。 アヤメのデータの時にもmatplotlibというグラフの視覚化ライブラリでデータのばらつきを視覚化しました。今...
AIプログラミングscikit-learnのボストン住宅価格データを知る
回帰問題を試すにあたって、scikit-learnのボストン住宅価格データについて調べてみました。 初めての回帰問題用のデータだね、構成をまず把握しておかないとね。 回帰問題を試すために、scikit-learnのボストンの住...
AIプログラミング教師あり学習の「回帰」について、回帰とはどういうものか勉強
今までずっと分類問題を検証してきたけど、回帰については触れていなかったな・・・ どうやら線形回帰が教師あり学習のなかでも基本らしいね。先やっておいたほうがよかったね。 機械学習には、種類があり、その中の教師あり学習を学んできま...
AIプログラミング【AIプログラミング】サポートベクターマシンのカーネルによる境界線の確認
サポートベクターマシンのカーネルによる違いで境界線がどのように変化するかを見てみるよ。 scikit-learn公式ドキュメントの「plot different SVM classifiers in iris dataset」のやつ...