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【AIプログラミング】ロジスティック回帰で多クラス分類をしてみる
前回、ロジスティック回帰で2クラスの分類をしたので、今回は3クラス分類をしてみるよ。 だんだん小難しくなってきたね。 前回は、ロジスティック回帰の2クラス問題の境界線を確認しました。今回は、one versus restという用語を勉強して、3クラスのアヤメ... -
【AIプログラミング】ロジスティック回帰で分類を試す
ロジスティック回帰は、回帰という名前がついているけれど、分類するためのアルゴリズムらしい。 ロジスティック回帰は線形に分類するためのアルゴリズムだね。scikit-learnですぐに使えるみたい。 教師あり学習の分類問題では、データの境界線をいかに定... -
【AIプログラミング】分類問題の境界線を引く機能を理解する2
今回は、境界線を描いているplot contoursをみてみるよ。 countoursは英語で輪郭っていう意味だね。 前回は、make_meshgridという関数の中身で何をしているのか、勉強していました。今回は、plot_contoursという実際にグラフに境界線を描いている部分を勉... -
【AIプログラミング】分類問題の境界線を引く機能を理解する１
サンプルプログラムをそのまま動かしたけれど、何してるか理解しいないと進歩ないね・・・ よき心がけですね。 前回、k最近傍法の境界線がどうなっているかを確認するプログラムを作成しました。 このなかで、いくつかscikit-learnのサンプルプログラムを... -
【AIプログラミング】k最近傍法の境界線を描く、境界線を視覚的に確認する
今までは、何気なく利用してきたk最近傍法の境界線がどうなっているか？ 境界線を視覚化したいと思います。 前回は、機械学習アルゴリズムを理解するために、アヤメのデータを２次元化しました。とりあえずk最近傍法がどんなふうに分類してくれるかの境界... -
【AIプログラミング】アヤメのデータの2次元化、機械学習アルゴリズムを試す準備
いきなり特徴量が４個のアヤメのデータの分類をしていたけれど、もっとわかりやすいところをやるべきだった・・・ 機械学習のアルゴリズムを何種類か勉強してみたところ、基本的にまずは特徴量が２つのデータを分類することが理解のはじめであることがわか... -
【AIプログラミング】サポートベクターマシンでアヤメのデータを分類するプログラム
サポートベクターマシンという教師あり学習の識別アルゴリズムでアヤメのデータを分類してみました。 本格的な機械学習のアルゴリズムに手を出し始めたね。 いろいろなところでサポートベクターマシンというアルゴリズムを見ましたので、やってみました。... -
【AIプログラミング】交差検証をもう少し学ぶ、LeaveOneOutCV
LeaveOneOutっていう分割方法もあるみたいだ 交差検証の分割数をデータ数分やるやつだね。（しったかぶり） 前回までに、機械学習のアルゴリズムを検証するため、交差検証、パラメータの調整、テストデータの評価等を行いました。 今回は、交差検証につい... -
【AIプログラミング】交差検証の詳細と、交差検証の使いどころ
交差検証のcross_val_scoreって、stratifyなのかな？？train_test_splitのときは、答えデータが訓練とテストで同じ割合になるようにデータ分割をしたよね？ cross_val_scoreは、なにもしないとstratifyなデータになるみたいだね。 前回の交差検証でデータ... -
【AIプログラミング】データ分割の方法、交差検証をやってみる
コーサケンショー？？アヤメのデータの分割をしていた時は、ホールドアウトという方法を使っていたね。 今までは、ホールドアウトという方法でデータを分割していたけれど、もう少しデータを満遍なく使える検証方法を勉強してみよう。 こんな人の役にたつ... -
【AIプログラミング】過学習と汎化性能の勉強、k最近傍法のパラメータ調整
ハンカセーノー・・・ 知らないデータでどこまで正解をだせるか・・・ k最近傍法で、アヤメのデータを分類してみることで機械学習プログラミングの流れや仕組みがある程度勉強できました。機械学習プログラミングでは、データの準備とその整理がかなり大事... -
アヤメの機械学習で使ったPython文法などのメモ書き補足
機械学習プログラミングでアヤメのデータ分類をしたけれど、いくつかPythonの使い方で迷ったりした部分があったので、まとめたいと思います。 Pythonならではの書き方は特に、慣れてないと忘れてしまうよね。 機械学習プログラミングで学んだPythonのプロ...
