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。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
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
scikit-learnでlogistic regression | mwSoft
概要 logistic regressionを使ってみる。classifyとprobabilityを出すあたりまで。 分類する内容 野球で... 概要 logistic regressionを使ってみる。classifyとprobabilityを出すあたりまで。 分類する内容 野球で7回までの得点を入れると、勝敗の確率が出るようなものでも作ってみる。 こちらのMLBのデータを利用 http://www.retrosheet.org/gamelogs/index.html 上記ページの2013年データを利用した。MLBはデータが落とせるサイトがいろいろあってありがたい。 コードの説明 sklearnは、データ入れて、fitして、出来上がった分類器でpredictするだけで動く。簡単で便利。 落としてきたファイルを適当に変換して、下記のような形式にする。 0,7,2 0,1,0 1,2,3 1,2,5 1,0,2 左から、勝ち負け(0がホーム勝ち、1がビジター勝ち), ホームチームの7回までの得点, ビジターチームの7回までの得点。使う



2015/06/11 リンク