Scikit-learnによるランダムフォレスト
決定木 (decision tree) は最も簡単な論理体系からなる機械学習法のひとつであり，入力ベクトルを学習することにより，その過程で自然に重要な特徴量の抽出および順位付けをすることができる手法である．決定木は多くの機械学習法において問題となる過学習を起こすことがあり得るが，これを集団学習を用いることで起こし難くしたのがランダムフォレスト (random forest) である．決定木をたくさん組み合わせることによって構築される予測器なので名称にフォレストが冠されている．ランダムフォレストでは，データをブートストラップサンプリングにより複数個サンプリングし，それらに対して決定木モデルを作成，それらの結果を多数決や平均ととる等の作業によって統合することで最終的な予測を行う．このような手法を集団学習 (アンサンブル学習) の中でも特に，バギングと呼ぶ． 学習させるデータの構造 以下のような
scikit-learnでモデルのハイパーパラメータチューニングをしよう！ - Qiita
ハイパーパラメータチューニングって？ モデルによってあらかじめ決めなきゃいけないパラメータがあります。 (例えばk-meansのクラスタ数や、SVCの正則化項の強さ、決定木の深さなど) それを『ハイパーパラメータ』というのですが、困ったことに同じモデルだとしてもハイパーパラメータの値によって精度が大幅に変わることもあります。 それをうまく、学習データを用いて決めてしまおうというのが、ハイパーパラメータチューニングなのです！！ グリッドサーチとランダムサーチ そのチューニング手法の内、今回扱うのは、グリッドサーチとランダムサーチの2つです。 ざっくりいいますと、ハイパーパラメータαがあるとすると以下の流れで実行します。 ・グリッドサーチは、あらかじめαの範囲(ex. 0,1,2,3,4,5など)を指定して、実際にそのパラメータでモデルの精度を出してみて、一番いいやつをパラメータにする。 ・ラ
scikit-learn 0.20からクロスバリデーションの使い方が変更される模様 - verilog書く人
機械学習をやるときに結構良く使うところだなと思っていた、クロスバリデーションのスプリッター系モジュールのインターフェースが変わることに気づいたのでメモ。 scikit-learnの従来のクロスバリデーション関係のモジュール(sklearn.cross_vlidation)は、scikit-learn 0.18で既にDeprecationWarningが表示されるようになっており、ver0.20で完全に廃止されると宣言されています。 詳しくはこちら↓ Release history — scikit-learn 0.18 documentation まず、import元がsklearn.cross_varidationからsklearn.model_selectionに変わります。 これによって、例えば従来は from sklearn.cross_varidation import Stra
scikit learnより 交差検定で学習モデルの精度を評価 - Qiita
やったこと 手書き数字の画像データをSVMで分類 Cross Validation でモデルの score を評価 ハイパーパラメータ C を変えて、score がどう変わる確かめる ハイパーパラメータ gamma を変えて、score がどう変わる確かめる ソースはこちら。 ライブラリとデータのインポート 交差検定用ライブラリ"cross_validation"をインポート。データは手書き数字のdigitsを使用。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline from sklearn import svm, datasets, cross_validation digits = datasets.load_digits() X_digits = digits.data y_digits = d
機械学習の種類: 教師あり学習編 - learning.ikeay.net
こんにちは、@ikeayです。 機械学習にもいろいろなモデル（アルゴリズム）があります。これらのモデルは優劣だけではなく、得意分野・不得意分野があったりするので、解きたい問題に応じて最適なものを選びます。 scikit-learnより どういう時にどういうモデルを使えばいいか、scikit-learnが用意しているチャートを参考にすると分かりやすいですね。 機械学習はまずは大きく、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」に分けられます。ざっくり説明すると、「教師あり学習」は問題と答えがセットになって学習する方法、「教師なし学習」は正解不正解のデータが入っていないので、クラスタリングや外れ値検出で傾向をつかむ学習方法、「強化学習」はいいことをしたら報酬を与えていく学習方法です。以下の記事にざっくりとまとめてあります。 learning.ikeay.net 今回はその中でも教師あり学習のモ
Advanced Machine Learning with scikit-learn
Read it now on the O’Reilly learning platform with a 10-day free trial. O’Reilly members get unlimited access to books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers. Video description In this Advanced Machine Learning with scikit-learn training course, expert author Andreas Mueller will teach you how to choose and evaluate machine learning models.
GitHub - amueller/introduction_to_ml_with_python: Notebooks and code for the book "Introduction to Machine Learning with Python"
This repository holds the code for the forthcoming book "Introduction to Machine Learning with Python" by Andreas Mueller and Sarah Guido. You can find details about the book on the O'Reilly website. The book requires the current stable version of scikit-learn, that is 0.20.0. Most of the book can also be used with previous versions of scikit-learn, though you need to adjust the import for everyth
「Pythonではじめる機械学習」は結構いい本だと思う
Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Andreas C. Muller オライリージャパン / 3672円 ( 2017-05-25 ) 内容としては交差検定のやり方が丁寧に説明されていてよかったのと、色々なアルゴリズムのパラメータを振るとどういう挙動を示すのかがきちんと説明されていて非常によかった。 そもそもscikit-learn自体が理論的な背景を知らなくても簡単に機械学習をできるようにするパッケージなんで、こういう本は実務的には非常にニーズがあるんではないでしょうか？ とりあえず、機械学習の素養はないけどRF,SVMとかつかってみたいんだよねっていう人には間違いなくオススメできると思います。 それから理論の本だと、パラメータ調整の話とか、トレーニングセット、テストセットの分け方とかそういう話は基本的に書いてないんで
Pythonではじめる機械学習
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。 関連ファイル サポートページ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems を読んだ
https://qiita.com/gash717/items/eaba532730bad7a67efd