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週刊少年ジャンプの短命作品を,機械学習で予測する (後編:学習と評価) - Qiita
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週刊少年ジャンプの短命作品を,機械学習で予測する (後編:学習と評価) - Qiita
1. はじめに 本記事は,週刊少年ジャンプの短命作品を,機械学習で予測する (前編:データ分析)の続き... 1. はじめに 本記事は,週刊少年ジャンプの短命作品を,機械学習で予測する (前編:データ分析)の続きです.前編で取得したデータを用い,多層パーセプトロンで分類器を実装・評価します.以降,ジャンプとは週刊少年ジャンプを指します. 上図は,評価結果の一部です.最も優れたモデル(Filtered + Augmented)を用いた場合,7週目までの掲載順1およびカラー回数を入力としたとき,65%の確率で20週以内に終了する作品を予測可能2なことがわかりました.評価には文化庁メディア芸術データベースに登録されている最新100作品を,学習およびパラメータ調整にはそれ以外の作品を用いました.色々工夫したのですが,私の力ではこの性能が限界でした.以下では,詳細をご説明します.jupyter notebookはこちら,ソースコードはこちらです. なお,本記事はジャンプの編集方針についての意見を述べるもので