エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Pythonでアンサンブル(スタッキング)学習 & 機械学習チュートリアル in Kaggle - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Pythonでアンサンブル(スタッキング)学習 & 機械学習チュートリアル in Kaggle - Qiita
はじめに 今回は、機械学習の一つであるアンサンブル学習のスタッキング法についてのいいチュートリアル... はじめに 今回は、機械学習の一つであるアンサンブル学習のスタッキング法についてのいいチュートリアルをKaggleで見つけたので共有します。 目的は、様々なパラメータからタイタニック号事件の生存を予測することです。 原文:Introduction to Ensembling/Stacking in Python お手元で試しながら読む場合は、先にKaggleからデータをダウンロードしてください。 データ入手方法:【Kaggle初心者入門編】タイタニック号で生き残るのは誰? Introduction 原文を呼んでください。 要は、「スタッキング法でのアンサンブル学習は、機械学習において良い精度を出すよ。」って書いてあります。 機械学習において、単一の学習器をそのまま使うのではなく、複数の学習器を組み合わせることで、予測エラーを小さくする手法をアンサンブル学習といいます。 アンサンブル(混合学習