リッジ(Ridge)回帰・ラッソ(Lasso)回帰の違い
線形モデル(linear model)は、実用的に広く用いられており、入力特徴量の線形関数(linear function)を用いて予測を行うものです。 まず、説明に入る前に言葉の定義から紹介します。 線形回帰 データがn個あるとした時にデータの傾向をうまく表現することができるy=w_0×x_0+....+w_n×x_n というモデルを探し出すこと 正則化 過学習を防いで汎化性を高めるための技術で、モデルに正則化項というものを加え、モデルの形が複雑になりすぎないように調整している (モデルの係数の絶対値または二乗値が大きくなってしまうと、訓練データのモデルに適合しすぎて、テストデータのモデルの当てはまりが悪くなる過学習という現象が起こるので、過学習を避けるために正則化項をつけている) 重み 説明変数（求めたいものに作用する変数）が目的変数に与える影響度合いを表現したものです。例えば上の線
リッジ回帰とラッソ回帰の理論と実装を初めから丁寧に - Qiita
はじめに 前回の記事で重回帰分析の導入をしてみたので、今回はその続きということで、2つ同時にやってみたいと思います。 ベクトルの微分公式については下記のブログが参考になります。 もしこの記事がお役に立てた時はQiitaのイイねボタンを押していただけると励みになります。 参考記事 「ベクトルで微分・行列で微分」公式まとめ 重回帰分析 リッジ回帰について考える際に、重回帰分析の理解はマストになるのでここでも見ていこうと思います。式変形については、前回の記事で詳しく導入したので少しだけ端折っていきます。 準備 説明変数$x_1, x_2, x_3, \cdots, x_m$を$\boldsymbol{x}$（$x$のベクトル）とする 予測値を$\hat{y}$とする（$\hat{y}$はスカラー） 回帰係数を$w_1, w_2, w_3, \cdots, w_m$を$\boldsymbol{w}
リッジ回帰 - Wikipedia
リッジ回帰（リッジかいき、Ridge regression）は、独立変数が強く相関している場合に、重回帰モデルの係数を推定する方法[1]。計量経済学、化学、工学などの分野で使用されている[2]。 この理論は、1970年に Hoerl と ケナード が Technometrics の論文「RIDGE regressions: biased estimation of nonorthogonal problems」と「RIDGE regressions: applications in nonorthogonal problems」で初めて紹介した[3][4][1]。これは、リッジ分析の分野における 10 年間の研究の結果だった[5]。 リッジ回帰は、線形回帰モデルに多重共線性がある（強く相関する独立変数がある）場合に最小二乗推定量が不正確になることを解決するために開発された。リッジ回帰推定量
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier¶ class sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=100, *, criterion='gini', max_depth=None, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_features='sqrt', max_leaf_nodes=None, min_impurity_decrease=0.0, bootstrap=True, oob_score=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False, class_weight=None, ccp_a
XGBoost - Wikipedia
XGBoost[2] (eXtreme Gradient Boosting) is an open-source software library which provides a regularizing gradient boosting framework for C++, Java, Python,[3] R,[4] Julia,[5] Perl,[6] and Scala. It works on Linux, Microsoft Windows,[7] and macOS.[8] From the project description, it aims to provide a "Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBM, GBRT, GBDT) Library". It runs on a singl
scikit-learn - Wikipedia
scikit-learn（サイキット・ラーン、旧称: scikits.learn）は、Pythonのオープンソース機械学習ライブラリ[2]である。サポートベクターマシン、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、k近傍法、DBSCANなどを含む様々な分類、回帰、クラスタリングアルゴリズムを備えており、Pythonの数値計算ライブラリのNumPyとSciPyとやり取りするよう設計されている。 教師あり学習と教師なし学習に対応している。ただし、強化学習・深層学習・グラフィカルモデル（隠れマルコフモデルなど）・シーケンス予測には対応しない方針となっている[3]。 概要[編集] Scikit-learnプロジェクトは David Cournapeau によるGoogle Summer of Codeプロジェクト、scikits.learnとして始まった。名前は「Scikit」 (SciPy Tool
データの種類の理解と線形回帰ことはじめ - Qiita
昨日は統計のウソを見破る 5 つの視点として統計的誤りに関する注意点を説明しました。 本日はここであらためて、分析しようとしているデータそのものにスポットを当ててみたいと思います。 KPI (key performance indicator) とは目標を達成するために何が必要かを定量的に表す数値です。整形して美人になりたいというのは KPI ではありませんが、体重を 3 ヶ月後までに 10 キロ減らすとか鼻を 1.5 センチ高くするといったものは KPI です。 データにはどのような種類があり KPI として利用しようとしている指標はどんなデータなのか正しく理解していないとしばしば誤った KPI を導き、無意味なデータ分析へとつながる危険を孕みます。 変数とは 社会調査や医療統計など様々な分野で被調査対象者の状態を多方面から特定していきます。たとえばアンケートやカルテを想定してみましょう
線形回帰と相関係数、そして東京の平均気温を実際に分析してみる - Qiita
線形回帰における仮定 前々回、前回 と線形回帰について説明してきました。 線形回帰における最小二乗法では Y 軸の点と点の全体的な長さの差異 (= これを、それぞれの差の二乗を取ってから加算するので二乗誤差といいます) が最小になるように、まっすぐな線 (= 1 次式の直線となる関数) を求めました。すなわち、データの集合から直線に回帰する推定をおこなったわけです。 相関係数を求める どんな 2 次元データでも線形回帰で関数を導くことはできますが、それが妥当かどうか気になります。そこで両者の相関係数を求めます。相関係数はベクトル v1, v2 からそれぞれの要素 x, y の平均を求め、次に v1, v2 の分散と共分散を求めます。コードで表現してみましょう。 def correlation(data): n = len(data) # 二次元データの長さを n に求める xm = 0.0
[Review] Wide&Deep Learning - Qiita
Main Question can we teach computers to learn like humans do, by combining the power of memorization and generalization? Study Resources Tensorflow Tutorial Nice Qiita Post in Japanese Research Blog Visual Concept Case Study Let's say one day you wake up with an idea for a new app called FoodIO*. A user of the app just needs to say out loud what kind of food he/she is craving for (the query). The
![[Review] Wide&Deep Learning - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/64986902f6134033c8a8a43fdb6ff7dd4f701b1e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUmV2aWV3JTVEJTIwV2lkZSUyNkRlZXAlMjBMZWFybmluZyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1jbGlwPWVsbGlwc2lzJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9M2MwODk1MjUyNjBjOGFlNzUzZTBlNjM5ODJjYWU5ZmE%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwUm93aW5nMDkxNCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZmZlYzg2MWVmZTZlYjgzNWRiYWViMGE2N2NkMzI0Mzc%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D601220007381e2ed179c693441784adc)
LinearRegression クラスについてメモ - Qiita
sklearn の LinearRegression クラスについての個人メモ。 LinearRegression とは 線形回帰モデルの一つ。説明変数の値から目的変数の値を予測する。 導入 import sklearn.linear_model.LinearRegression アトリビュート coef_ 回帰変数。 intercept_ 切片。 メソッド fit(x, y) 線形回帰モデルの当てはめを実行。訓練の開始。 xが対象データで、yが正解データ ※教師あり学習が前提 get_params() 推定に用いたパラメータを取得。 predict(x) モデルを使用して、xに対して予測を実行し予測値を算出する。 score(x, y) 決定係数を出力。予測値xと正解値yの相関を測る。 実践 import pandas as pd from sklearn.linear_model im
【機械学習】最小二乗法について メモ - Qiita
機械学習で使用することを前提として、最小二乗法についてまとめます。 ど文系のメモなので、誤りなどあったら指摘していただければ嬉しいです。 最小二乗法とは 最小二乗法(さいしょうにじょうほう、さいしょうじじょうほう；最小自乗法とも書く、英: least squares method)は、測定で得られた数値の組を、適当なモデルから想定される1次関数、対数曲線など特定の関数を用いて近似するときに、想定する関数が測定値に対してよい近似となるように、残差の二乗和を最小とするような係数を決定する方法、あるいはそのような方法によって近似を行うことである。(Wikipedia) あるデータの分散について回帰を行いたいときなどに用いる考え方。 回帰直線をはじめとし、ロッソ回帰やリッジ回帰などの根底となる概念。 数式について 数式 モデル関数を f(x) とするとき
[Review] Wide&Deep Learning for Recommender System - Qiita
Preface Basic Concept is well explained in this post. [Review] Wide&Deep Learning Research Paper Abstract Contents Introduction Recommender System Overview Wide & Deep Learning The Wide Component The Deep Component Joint Training of Wide & Deep Model System Implementation Data Generation Model Training Model Serving Experiment Results App Acquisitions Serving Performance Related Work Conclusion Re
![[Review] Wide&Deep Learning for Recommender System - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be906d4e70328ec5bee311270a7f5a8d64eafd11/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCUmV2aWV3JTVEJTIwV2lkZSUyNkRlZXAlMjBMZWFybmluZyUyMGZvciUyMFJlY29tbWVuZGVyJTIwU3lzdGVtJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iMjUzMDhlNTgwYTMxZjc5ZGU5ZjU2OWVlZTRlMmRjZQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwUm93aW5nMDkxNCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZmZlYzg2MWVmZTZlYjgzNWRiYWViMGE2N2NkMzI0Mzc%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Df1d64cdf203416c0a80540b3c47624a6)
LIBLINEARを使ってみたメモ | mwSoft
概要 本稿は私が初めてLIBLINEARを触った際に残したメモ書きです。 やったことは、導入、READMEに従ったサンプルの実行、自前で作ったデータを使った簡単な実践。 資料を読む まずは右も左も分からない状態なので、資料を読むことから始めます。 公式サイトは以下 http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ ここのDocumentationのところに参考になる資料がPDF形式で置いてあります。 LIBLINEAR: A library for large linear classificationという資料の概要には、以下のようなことが書かれています（意訳）。 LIBLINEARは大規模なデータに使えるオープンソースの線形クラスタリングライブラリです。ロジスティック回帰とSVMをサポートしています。コマンドラインでの利用とプログラムからの呼び出
Implementing Classification using Logistic Regression in Ruby - Practical Artificial Intelligence
Implementing Classification using Logistic Regression in Ruby For this blog post we will walk through how to implement a simple classification algorithm in Ruby using logistic regression. We will use the gem liblinear-ruby to help us setup a model, train it and make predictions in a matter of minutes. For this example we will be using school admissions data to make a prediction on admission based
Gradient boosting - Wikipedia
Gradient boosting is a machine learning technique based on boosting in a functional space, where the target is pseudo-residuals rather than the typical residuals used in traditional boosting. It gives a prediction model in the form of an ensemble of weak prediction models, i.e., models that make very few assumptions about the data, which are typically simple decision trees.[1][2] When a decision t
ggplot2でロジスティック回帰の近似曲線を描く - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
バージョンアップで昔の指定方法ができなくなってた。 調べたら下記のようにやれば描ける。ggplot2は綺麗なんだけど仕様変更が多いから困る。 binomial_smooth <- function(...) { geom_smooth(method = "glm", method.args = list(family = "binomial"), ...) } ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point() + binomial_smooth()
1.15. Isotonic regression
1.15. Isotonic regression¶ The class IsotonicRegression fits a non-decreasing real function to 1-dimensional data. It solves the following problem: minimize \(\sum_i w_i (y_i - \hat{y}_i)^2\) subject to \(\hat{y}_i \le \hat{y}_j\) whenever \(X_i \le X_j\), where the weights \(w_i\) are strictly positive, and both X and y are arbitrary real quantities. The increasing parameter changes the constrain
Pipelining: chaining a PCA and a logistic regression — scikit-learn 0.19.2 documentation
Pipelining: chaining a PCA and a logistic regression¶ The PCA does an unsupervised dimensionality reduction, while the logistic regression does the prediction. We use a GridSearchCV to set the dimensionality of the PCA print(__doc__) # Code source: Gaël Varoquaux # Modified for documentation by Jaques Grobler # License: BSD 3 clause import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn i
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GitHub - dmlc/xgboost: Scalable, Portable and Distributed Gradient Boosting (GBDT, GBRT or GBM) Library, for Python, R, Java, Scala, C++ and more. Runs on single machine, Hadoop, Spark, Dask, Flink and DataFlow
GitHub - kei500/liblinear-ruby
