2020-05

AIプログラミング

【AIプログラミング】PCAの白色化を勉強、視覚的に白色化を体感

PCAに白色化なるものがあるらしい・・・ 毛染めみたいな名前だね。 以前、特徴量を整える時に、教師なし学習であるPCA(主成分分析)を勉強しました。そのPCAに、白色化というものがあることがわかりました。PCAの白色化をプログ...
AIプログラミング

【AIプログラミング】多クラスの時のConfusionMatrix、アヤメのデータ分類でConfusionMatrixを利用

多クラス分類のアヤメデータでConfusionMatrixを利用してみたよ。 多クラスでもConfusionMatrixは利用できたよね。 ConfusionMatrixについて勉強した時、基本的な2クラス分類の時で考えていま...
AIプログラミング

【AIプログラミング】XGBoostアルゴリズムを使うまで

初めてscikit-learn以外のアルゴリズムを使ってみるよ。 なんだか楽しみだね。 以前、勾配ブースティングマシンを勉強しました。勾配ブースティングマシンは「Kaggle」という機械学習のコンペなどでもよく利用されて、良い...
AIプログラミング

【AIプログラミング】Precision(適合率)とRecall(再現率)を勉強、より詳しくスコアを分析するツール

ConfusionMatrixを勉強したけど、ほんと混乱したよ。さらに、そこから「Precision(適合率)」と「Recall(再現率)」というものも勉強したよ。 PrecisionとRecallを見ることでより良いモデルが作れそ...
AIプログラミング

【AIプログラミング】ConfusionMatrixを勉強、分類問題の精度をより詳しく

ConfusionMatrixっていうもので、分類問題をもっと詳しく分析できるようになりそうだ。 単純に正解率を出すだけじゃないってことだね。 ConfusionMatrixというものを勉強しました。今までは、scikit-l...
AIプログラミング

【AIプログラミング】勾配ブースティングマシンを勉強、乳がんデータを分類

勾配ブースティングマシンという名前がかっこいいやつを勉強しました。 アルゴリズムは見た目じゃなくて中身だよ。 決定木の流れで、ランダムフォレストと勉強してきましたが、今回は、最終進化のような、勾配ブースティングマシンというもの...
AIプログラミング

【AIプログラミング】ランダムフォレストで乳がんデータを分類、RandomForestClassifier

30次元のすべての特徴量でランダムフォレストしてみました。 特徴量2つだけだと寂しかったからね。 前回までのランダムフォレストでは、可視化のために特徴量を2次元に絞って行っていました。今回は、scikit-learnの乳がんデ...
AIプログラミング

【AIプログラミング】ランダムフォレストを学ぶ、scikit-learnで分類

ランダムフォレストを学んでいます。 ランダムフォレストは、決定木の進化版みたいだね。 決定木について、ある程度勉強してきたので、次は決定木の進化版のランダムフォレストについて勉強していきたいと思います。2001年に考案されたま...
AIプログラミング

【AIプログラミング】scikit-learnの決定木、max_leaf_nodesを調整

scikit-learnのパラメータ調整で、max_leaf_nodesは重要っぽい 重要なパラメータが何かを知っておいたほうがいいね 前回までの決定木のパラメータmax_depthは、重要でした。今回は、scikit-lea...
AIプログラミング

【AIプログラミング】plot_treeで決定木を視覚化

scikit-learnの決定木は、どんな条件に木構造がつくられたか、確認できるみたいだね。 条件が確認できると、人間側としてもアルゴリズムが何をしているか、ブラックボックスにならなくていいね。 前回は、決定木について概要を勉...
スポンサーリンク
タイトルとURLをコピーしました