【scikit-learn】変数やメソッドの命名規則 - keisukeのブログ
参考：http://scikit-learn.org/stable/developers/#apis-of-scikit-learn-objects 自分の理解の整理も兼ねて、scikit-learnの公式ドキュメントの、特に 「規則」の部分について日本語でまとめます。 全体的にscikit-learnではAPIや命名が非常によく規則だっており、異なる種類の処理を同じコードで記述するのが容易です。 メソッドのAPI sckit-learnのobjectsは次のメソッドを持つべきである*1： Estimatorのオブジェクト - fit() データからパラメータの学習をおこなう。 Supervisedの場合 obj.fit(data, targets) Unsupervisedの場合 obj.fit(data) Predictorのオブジェクト - predict() 学習したパラメータを使
Scikit-Learn Cheat Sheet: Python Machine Learning
This post originally appeared on the DataCamp blog. Big thanks to Karlijn and all the fine folks at DataCamp for letting us share with the Yhat audience! And be sure to check out DataCamp's other cheat sheets, as well. Scikit-Learn library Most of you who are learning data science with Python will have definitely heard already about scikit-learn, the open source Python library that implements a wi
pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm
scikit-learn(sklearn)の日本語の入門記事があんまりないなーと思って書きました。 どちらかっていうとよく使う機能の紹介的な感じです。 英語が読める方は公式のチュートリアルがおすすめです。 scikit-learnとは？ scikit-learnはオープンソースの機械学習ライブラリで、分類や回帰、クラスタリングなどの機能が実装されています。 また様々な評価尺度やクロスバリデーション、パラメータのグリッドサーチなどの痒いところに手が届く機能もあります。 インストール scikit-learnの他にもnumpyとかscipyとかが必要です。 Windows 64 bit版の人は以下のURLに色々なインストーラーがおいてあるのでおすすめ Python Extension Packages for Windows - Christoph Gohlke その他の人は以下のURLを見て
auto-sklearn — AutoSklearn 0.4.0 documentation
auto-sklearn� auto-sklearn is an automated machine learning toolkit and a drop-in replacement for a scikit-learn estimator: >>> import autosklearn.classification >>> cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier() >>> cls.fit(X_train, y_train) >>> predictions = cls.predict(X_test) auto-sklearn frees a machine learning user from algorithm selection and hyperparameter tuning. It leverages r
scikit-learn準拠の学習器を作ってgrid searchとかcross validationする - でかいチーズをベーグルする
Python Advent Calender 2014の19日目。 scikit-learnに準拠した学習器を自分で実装してscikit-learnに実装されているgrid searchとかcross validationを使えるようにするお話。Pythonの話というか完全にscikit-learnの話なんだけど、まあいいよね。 scikit-learnについてはこの辺がわかりやすいかな。 pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 はじパタlt scikit-learnで始める機械学習 scikit-learn準拠にするには？ 全部下のページに書いてある。 Contributing — scikit-learn 0.15.2 documentation やること sklearn.base.BaseEstimatorを継承する 回帰ならRegressorMixin
より良いビジネス意思決定のために、機械学習の閾値を可視化する | POSTD
機械学習のモデルを構築した際、データサイエンティストとしての私たちの最終的なゴールは価値の創造でした。モデルが無かった(あっても今より原始的だった)頃よりも、何かしら良いものを生み出すためにモデルによる予測を活用したいのです。結果に焦点を当てるということはつまり、私たちのモデルのパフォーマンスの最終的な評価は、その有効性によって為されるということです。それは、モデルを利用したアプリケーションが生み出した価値の量として計測されます。この投稿では、ビジネスの価値を最大限にするモデル構築による意思決定を、選択したり理解したりする際の強力なツールとして、データの可視化を活用したいと思います。 分類アルゴリズムにおいて、最も一般的な利用パターンの1つが 閾値（しきいち） です。閾値以上のスコアを持つ全てのケースに対して、何らかの特別な処置を行うのです。以下に例を挙げます。 不正の防止： あなたはソー
scikit-learnでよく利用する関数の紹介
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは。ヤフーで広告プロダクトのデータ分析をしている田中と申します。 今回のAdvent Calendar 2014では、データサイエンスのプロセスの中の「分析・モデリング」で私がよく利用しているツールについて書いています。 どうぞよろしくお願い致します。 データサイエンスのプロセスについては、いろいろと定義があると思いますが 基本的に以下の5つのプロセスからなると自分は考えています。 ・問題設定 ・データ抽出・加工 ・分析・モデリング ・評価 ・ビジネス提案/プロダクト実装 どのプロセスもとても大事で、例えば「問題設定」では、ビジネス的な課題（売上低迷・KPI低下）を分析課題に落とすのですが、ここを間違えてしまうと
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