どこよりも詳しくダブルクロスバリデーションについて語ってみた - Qiita
この記事を読んで得られること ダブルクロスバリデーションとは？ 他の交差検証手法との比較 ダブルクロスバリデーションの実装方法 「ホールドアウト法」、「交差検証」、「クロスバリデーション」 についても学べると思いますので参考にしてください。 ※プログラミング関係の内容を他にも投稿していますので、よろしければこちらの一覧から他の投稿も見て頂けますと幸いです。 ダブルクロスバリデーションとは？ 機械学習では未知のデータに対する予測精度を評価するために交差検証を行います。ダブルクロスバリデーションはその手法の1つであり、各交差検証の手法を以下にまとめました。 1. 良くない例 まずは良くない例として、データセットを分割せずに学習用データ＝検証用データの例を示しています。これはモデルの学習に用いたデータを使って、そのモデルを評価するというものです。検証用のデータは全て学習済みのデータ（見たことがあ
Kaggleにおける「特徴量エンジニアリング」の位置づけ 〜『機械学習のための特徴量エンジニアリング』に寄せて〜 - u++の備忘録
はじめに 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の書誌情報 Kaggleのワークフロー 1. （探索的データ分析） 2. ベースラインモデルの構築 3. Validationの構築 4. 特徴量エンジニアリング 5. ハイパーパラメータ調整 6. アンサンブル 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の貢献箇所 Kaggle観点で本書をオススメする読者 おわりに はじめに このたび、『機械学習のための特徴量エンジニアリング』をご恵贈いただきました。 Kaggleと親和性が高い書籍名で、Twitterのタイムラインなどを見るに、Kaggleに興味がある層を中心に大きな注目を集めているようです。 本記事では本書の発売に寄せて、Kaggleの自分流のワークフローと「特徴量エンジニアリング」の位置づけについての私見を述べます。その上で本書がKaggleのワークフローのどの部分に寄与するかを説
Python: パラメータ選択を伴う機械学習モデルの交差検証について - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、ハイパーパラメータ選びを含む機械学習モデルの交差検証について書いてみる。 このとき、交差検証のやり方がまずいと汎化性能を本来よりも高く見積もってしまう恐れがある。 汎化性能というのは、未知のデータに対処する能力のことを指す。 ようするに、いざモデルを実環境に投入してみたら想定よりも性能が出ない (Underperform) ということが起こる。 これを防ぐには、交差検証の中でも Nested Cross Validation (Nested CV) あるいは Double Cross Validation と呼ばれる手法を使う。 ハイパーパラメータの選び方としては、色々な組み合わせをとにかく試すグリッドサーチという方法を例にする。 また、モデルのアルゴリズムにはサポートベクターマシンを使った。 これは、サポートベクターマシンはハイパーパラメータの変更に対して敏感な印象があるため。
Pythonのグリッドサーチで決定木のハイパーパラメータを調整！ | WATLAB -Python, 信号処理, 画像処理, AI, 工学, Web-
グリッドサーチの概要 グリッドサーチとは？ グリッドサーチ(Grid Search)とは、機械学習においてモデルの精度を向上させるための手法のことで、設定した全てのハイパーパラメータの組み合わせを試し、その中で最も良いスコアを得たモデルを探す方法です。 ハイパーパラメータ(Hyper parameter)とは、エンジニアが事前に値を調整しておく必要のある機械学習モデルの変数のことです。 下図は2つのハイパーパラメータのグリッドサーチからスコアの高低を評価した例です。このようにハイパーパラメータの値が取り得る範囲を網羅的に見ることで、各パラメータをどのように設定すれば良いかを知ることが出来ます。 今回は理解が簡単である決定木による分類問題を例にハイパーパラメータの調整をしてみます。 決定木分析についての詳細は「Python/sklearnで決定木分析!分類木の考え方とコード」に記載しましたの
最適な機械学習モデルを探索する(Pipeline+Grid Search)【機械学習入門35】
こんにちは，米国データサイエンティストのかめ(@usdatascientist)です． 機械学習入門講座第35回です．(講座全体の説明と目次はこちら) 追記) 機械学習超入門本番編にて，ハイパーパラメータのチューニングについてさらに詳しく解説をしています！ 長かった本講座も今回の記事で最終回です．ここまで学習した人は，機械学習についてかなり詳しくなれたことと思います． 今回の記事は最適なモデルやハイパーパラメータを探索するやり方を解説します． モデルを実際に構築する際には様々なアルゴリズムで様々なハイパーパラメータを試し，最終的に精度がいいモデルを選択するのが一般的です． 高精度のモデルを構築する必要がある場合は必ず実施するものであり，これをうまくやれるかがデータサイエンティストとしてのスキルだったりもします． Scikit-learnのPipelineとGrid Searchと呼ばれるも
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Titanicから始めよう：GridSearchCVクラスを使ってハイパーパラメーターチューニングしてみた