scikit-learn でクラス分類結果を評価する
本ページでは、Python の機械学習ライブラリの scikit-learn を用いて、クラス分類 (Classification) を行った際の識別結果 (予測結果) の精度を評価する方法を紹介します。 混同行列 (Confusion matrix) 機械学習を用いたクラス分類の精度を評価するには、混同行列 (Confusion matrix, 読み方は「コンフュージョン・マトリックス」) を作成して、正しく識別できた件数、誤って識別した件数を比較することが一般的です。 以下の表は、電子メールのスパムフィルタ (迷惑メールフィルタ) の精度評価を行なう場合の混同行列の例で説明します。混同行列は横方向に識別モデルが算出した識別結果、縦に実際の値 (正解データ) を記します。 例えば、スパムフィルタの場合、横方向に「スパム、またはスパムでないとモデルが識別した件数」、縦方向に「実際にそのメー
PyCharm の便利な使い方
本ページでは、Python の IDE (統合開発環境である) PyCharm (パイチャーム) の応用的な使い方についてご紹介します。 まだ PyCharm をインストールしていない方、基本的な使い方に関する記事をお探しの方は PyCharm のインストール方法、PyCharm の基本的な使い方 もご参照ください。 矩形選択 矩形選択モード (くけいせんたく, Column Selection Mode) といって、四角形のように文字列を選択するには、 「Edit」 ⇒ 「Column Selection Mode」、もしくは、Shift + Alt + Insert キーを押して矩形選択モードに入ります。その後で、Shift キーを押しながら上下左右キー、もしくはマウスのドラッグ操作で、以下のように選択することができます。 以下のように、矩形で選択できていることがわかります。 コードの
Pandas でデータフレームから特定の行・列を取得する – Python でデータサイエンス
このページでは、Pandas で作成したデータフレームを操作して、特定の行・列を取得し、目的の形へ加工する手順について紹介します。 なお、特定の行、列を除外する方法については、「Pandas のデータフレームの特定の行・列を削除する」の記事をご参照ください。 特定の列を取得する カラム名 (列名) を指定して、特定の列を抽出できます。
Jupyter Notebook を使ってみよう
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
1
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
NumPy で金融・財務系の計算を試してみよう
