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機械学習モデルを学習させた時に、実際にモデルはどの特徴量を見て予測をしているのかが知りたい時があります。今回はモデルによる予測結果の解釈性を向上させる方法の１つであるSHAPを解説します。 目次1. XAIとは 2. SHAPとは 3. 実験・コード 1：回帰モデル（Diabetes dataset） ＿＿3.1 データ読み込み ＿＿3.2 モデル作成 ＿＿3.3 SHAP値 ＿＿3.4 SHAP可視化 4. 実験・コード 2：画像データ（Imagenet） ＿＿4.1 データ読み込み ＿＿4.2 モデル作成 ＿＿4.3 SHAP可視化 1. XAI (Explainable AI)とはXAI はExplainable AI（説明可能なAI）の英略称です。言葉通り、予測結果や推定結果に至るプロセスが人間によって説明可能になっている機械学習のモデルに関する技術や研究分野のことを指します。　A

目次1. NetworkXの概要 2. NetworkXの類似性の測定 3. 実験 ・NetworkX環境設定 ・共通部分のノードとエッジの可視化 ・Jaccard係数の集合の類似度 ・graph_edit_distance ・optimal_edit_paths ・optimize_graph_edit_distance ・simrank_similarity 1. NetworkXの概要NetworkXは、グラフ/ネットワークの作成、加工、構造分析をのPythonのパッケージです。そもそも、数学者、物理学者、生物学者、コンピューター科学者、社会科学者などの分野で活用されています。ソーシャル ネットワーク、分子グラフ、通信ネットワーク、物流ネットワーク、エネルギーネットワークなどの分析を対応します。 このライブラリは多くの機能があり、今回はネットワーク類似度を解説します。 2. Netw

前回の記事は密度ベースクラスタリングのOPTICSクラスタリングを解説しました。 今回の記事はもう一つの密度ベースクラスタリングのDBSCANクラスタリングを解説と実験します。 目次：１．DBSCANとは ２．Sci-kit LearnのDBSCAN ３．コード・実験　(K-Mean++ vs DBSCAN) ４．まとめ DBSCANとはDBSCAN (Density-based spatial clustering of applications with noise ) は、1996 年に Martin Ester, Hans-Peter Kriegel, Jörg Sander および Xiaowei Xu によって提案された密度準拠クラスタリングのアルゴリズムです。半径以内に点がいくつあるかでその領域をクラスタとして判断します。近傍の密度がある閾値を超えている限り，クラスタを成長さ

前回「時系列データの評価方法」について解説しました。 時系列データの向け、時系列同士の類似度を測る際にDTWという手法があります。今回の記事はDTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法について解説したいと思います。 目次1.　 DTWの概要 ___1.1 DTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法とは ___1.2 DTWの計算 2. 　 tslearn.clusteringの説明 ___2.1 tslearn.clusteringのクラス ___2.2 パラメタの説明 3. 実験 ___3.1 データ理解 ___3.2 EuclideanとDTWのk-meansクラスター ___3.3 可視化 4. まとめ 1. DTWの概要1.1 DTW(Dynamic Time Warping)/動的時間伸縮法とはDTWとは時系列データ同士の距離・類似

Skip to content 2 thoughts on “OpenCV-Pythonでの図形検出、図形数える”Pingback: OpenCV + Pythonでの色認識・色検出 | S-Analysis Pingback: OpenCVのfindContours hierarchy（輪郭の階層情報）の解説 - S-Analysis Comments are closed.