train_test_split() の stratify パラメータを使って層化サンプリングをする - kakakakakku blog
データセットを分割するときに scikit-learn の train_test_split() をよく使う．今回は train_test_split() に設定できる stratify パラメータを試す．stratify は「層化」という意味で「データセットの特性を考慮した分割」とも言える．特に「不均衡データセット」を使うときに重要になる． scikit-learn.org train_test_split() をデフォルト設定で使う train_test_split() のデフォルト設定を抜粋すると以下のようになる．stratify はデフォルトで None になる． train_size = 0.75（トレーニングデータ 75 %） test_size = 0.25（テストデータ 25 %） shuffle = True（ランダムに分割する） stratify = None（層化なし
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このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
scikit-learn から学ぶ機械学習の手法の概要 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前回、株式の時系列データを分析する話で、後半にちょっとだけ機械学習の話をしました。今日は機械学習ライブラリ scikit-learn に触れます。 scikit-learn といえば以前にも簡単なクラスタリングの例をあげたり、サポートベクトルマシンやクラスタリングで問題を解く、 TF-IDF を計算する、回帰モデルの可視化、 DBSCAN によるクラスタリングといったことをしてきましたが、あらためてライブラリの機能を整理します。 機械学習と言うと難しい数学を駆使するイメージがつきまといますが、完成度の高いライブラリを使えば利用者が機械学
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