scikit-learn の Pipeline を使って前処理やアルゴリズムをまとめて宣言する - kakakakakku blog
scikit-learn の Pipeline を使うと，データセットの前処理や機械学習アルゴリズムなどを「1つのオブジェクトに」まとめることができる． scikit-learn.org 前回の記事で紹介した「Kaggle Courses」の「Intermediate Machine Learning」コースでも使われていたこともあり，もう少しドキュメントを読みながら試していく． kakakakakku.hatenablog.com Pipeline に入門する 「Kaggle Courses」のコースを参考にサンプルコードを書くと，以下のようになる（重要なコードのみを抜粋している）．Pipeline を使わずにコードを書くと SimpleImputer や OneHotEncoder や RandomForestRegressor など，それぞれで fit() や fit_transfo
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
[モデル作成編]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～0からscikit-learnを使いこなす～ - Qiita
[kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ [データラングリング編]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ 前回までのあらすじ 上記の記事では、タイタニック号の水難事故である人が生き残るかどうかを正確に判別できるような機械学習モデルを作るべく、訓練データの傾向や歴史的な事実を用いて仮説を立て、それに基づいて特徴量の作成など、様々な操作を行ってきました。ここからはいよいよ実際にscikit-learnを使って機械学習モデルの作成に入ります。 モデルを作って予測する ついに長きに渡った前処理を終えて、結果を予測させることができるようになりました。ここでは、その使いやすさで絶大な人気を誇る機械学習ライブラリのscikit-learnを使うことになります。 この段階では、どんなアルゴリズムを
![[モデル作成編]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～0からscikit-learnを使いこなす～ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e1bdd6da6265295632d6a6b9ad3cc8fa9bacac7e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTgzNjc0JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTMxOTAxOTYxP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWM3OTFhZDdhMzZhMzFiOTdjYjk2MzdjMWFjMjNhZGQx%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dd1eeea166581b6df6f021f4f7d7773d1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB6ZW5vbm5wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9Mzg0NjVkMDM0MmEwMDU2NGFkZGQwYWE3ZjQ3NmQ3ZDk%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D58864432b94eca940573a9e048c25b0d)
機械学習で明日の株価を予測（Python） - Qiita
概要 オンライン上からフリーで手に入る金融情報とscikit-learnを用いて、翌日の株価を予測するプログラムを作ります。 データの取得 今回は①株式銘柄の価格、②ドル円などの為替の情報、③NYダウなどのベンチマークの情報を取得します。以下に具体的な取得元を記します。 株式銘柄の価格情報の取得 株式銘柄の取得は、IEX APIというフリーのAPIを用います。こちらの記事やこちらの記事で具体的な情報の取得方法を記載しました。簡単にまとめると、https://api.iextrading.com/1.0/stock/aapl/chart/5yのような要求を出すと、 [ { "date":"2013-08-27", "open":65.1405, "high":65.7304, "low":63.6101, "close":63.9096, "volume":105930335, "unadj
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
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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