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【アンサンブル】機械学習特訓 ver.7(まとめ) - Qiita
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【特訓 ver.7】アンサンブル学習スタート!! ※この記事では、アンサンブル学習についてまとめます ▼学... 【特訓 ver.7】アンサンブル学習スタート!! ※この記事では、アンサンブル学習についてまとめます ▼学習の流れ まずはアンサンブル学習の基本を押さえ、具体的な分析例を通して理解を深める。 ■使用するデータ 乳がんに関するデータ(全データ569) 説明変数:30個(腫瘍の半径、面積、深さ・・・) 目的変数:0は悪性(癌である)、1は良性(癌でない) このデータを使用して、様々な測定値に基づいて腫瘍が悪性か良性かを予測するモデルを構築していく。 ※データセット:後日(breast_cancer_data.csv) ■ アンサンブル学習について学習する 上記のデータを用いて、複数のモデルを組み合わせた「アンサンブル学習」を実施していく。 大まかな流れ) ① データ読み込みや前処理、分割 - 必要に応じて質的変数の数値化(エンコーディング)を行う ② モデルの設定と訓練 - 「アンサンブル学習