はじめに 今は2020年8月なのですが、コロナ禍だし、暑いし、経済状況最悪で暇だし、良いことないですね。 暇になったので、1年ぶりにkaggleをやってみました。 Landmark Retrievalという建物の画像検索コンペに出たところ、そのコンペの提出形式がTensorFlowのSavedModel形式でした。 私はTensorFlow案件をけっこうやってきたので抵抗はなかったのですが、この制約が原因となったのか、あまりこのコンペの参加者は多くなかったようです。 kaggleの提出形式としては賛否両論あると思いますが、実務ではとても便利な形式だと私は思っています。 それなのにもし実務でも敬遠されているとしたらもったいないと思い、この記事ではSavedModelの便利さについて紹介してみます。 ちゃんとした使い方は公式リファレンスを当たってもらうとして、概念やsaved_model_cl
今回は LightGBM の cv() 関数から得られる複数の学習済み Booster から特徴量の重要度を取り出して可視化してみる。 それぞれの Booster 毎のバラつきなどから各特徴量の傾向などが確認できるかもしれない。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.6 BuildVersion: 19G2021 $ python -V Python 3.8.5 下準備 あらかじめ必要なパッケージをインストールしておく。 なお、LightGBM のバージョン 3.0 以降 (2020-08-22 現在 RC1) をインストールしておくと学習済みモデルを取り出すのが楽になる。 $ pip install "lightgbm>=3.0.0rc1" scikit-learn seaborn バージョン
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く