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機械学習のアルゴリズム(多クラス分類の実装) - Qiita
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はじめに 以前、「機械学習の分類」で取り上げたアルゴリズムについて、その理論とpythonでの実装、scik... はじめに 以前、「機械学習の分類」で取り上げたアルゴリズムについて、その理論とpythonでの実装、scikit-learnを使った分析についてステップバイステップで学習していく。個人の学習用として書いてるので間違いなんかは大目に見て欲しいと思います。 前回、2クラス分類を多クラス分類に拡張しました。今回は実際にPythonで実装してみます。 参考にしたのは以下のサイト。ありがとうございます。 多クラス分類ロジスティック回帰の実装 One-vs-RestとOne-vs-Oneを実装してみた 実装の方針 以前実装したロジスティック回帰を多クラスに拡張してみようと思います。方法は One-vs-Rest 多クラスソフトマックス でやってみようと思います。 分類に使用するデータ 分類にはアヤメのデータを使います。4つの特徴量(sepal_length,sepal_width,petal_leng