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。
教師あり学習3 ハイパーパラメーターとチューニング(2) - 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
教師あり学習3 ハイパーパラメーターとチューニング(2) - Qiita
Aidemy 2020/9/30 はじめに こんにちは、んがょぺです!バリバリの文系ですが、AIの可能性に興味を持っ... Aidemy 2020/9/30 はじめに こんにちは、んがょぺです!バリバリの文系ですが、AIの可能性に興味を持ったのがきっかけで、AI特化型スクール「Aidemy」に通い、勉強しています。ここで得られた知識を皆さんと共有したいと思い、Qiitaでまとめています。以前のまとめ記事も多くの方に読んでいただけてとても嬉しいです。ありがとうございます! 今回は、教師あり学習の3つめの投稿になります。どうぞよろしくお願いします。 *本記事は「Aidemy」での学習内容を「自分の言葉で」まとめたものになります。表現の間違いや勘違いを含む可能性があります。ご了承ください。 今回学ぶこと ・決定木、ランダムフォレスト、k-NNのハイパーパラメータ ・チューニング(パラメータ調整)の自動化 決定木のハイパーパラメータ パラメータ max_depth ・max_depthはモデルが学習する木の深さを示す。