機械学習の可視化を簡単に美しく - Qiita

2021/10/10：学習前モデルを可視化させていたので学習後に修正、ハイパーパラメータを一部変更、2値分類問題のYellowbrick可視化例（グラフのみ）追加 はじめに 機械学習は、いろんな切り口でパフォーマンスが見たくなります。 可視化を試行錯誤するも、納得いく姿にコードを組み立てるのは大変・・・と思っていた矢先、「Yellowbrick」という機械学習のパフォーマンスを可視化するライブラリがあることを知りました。 実行してみると、コードが少なくとても簡単で、可視化されるグラフも美しい。 これはとてもいいです。 この記事は、「Yellowbrick」の実行録となっています。ご興味を持たれた方はぜひどうぞ。 実行条件など ・Google colabで実行 ・ボストン住宅価格のデータセットで実行 ・機械学習手法は決定木。デシジョンツリーはdtreevizで、機械学習の各種パフォーマンスは

[misshiki]

“「Yellowbrick」という機械学習のパフォーマンスを可視化するライブラリ”