TensorFlow と scikit-learn 分類器の視覚的比較 – ClassCat® AI ResearchTensorFlow によるニューラルネットワークと scikit-learn の各種分類器について 線形分離ができないデータセットについて決定境界を描画して視覚的に比較してみました。 scikit-learn については代表的な分類器を、TensorFlow については基本的な MLP を活性化関数を変えて試しています。 データセットは以前にも使った sklearn.datasets.make_moons で、データポイント数は 500 ノイズは 0.1 です。 プロットすると以下のような図になります : scikit-learn の分類器 scikit-learn の代表的な分類器をデフォルト・パラメータで順繰りに試してみました : Gaussian NB, K-近傍法, 決定木, Random Forest, 線形 SVM, SVM, Gaussian Process, AdaBoo
