Python: scikit-learn で決定木 (Decision Tree) を試してみる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は機械学習アルゴリズムの一つである決定木を scikit-learn で試してみることにする。 決定木は、その名の通り木構造のモデルとなっていて、分類問題ないし回帰問題を解くのに使える。 また、決定木自体はランダムフォレストのような、より高度なアルゴリズムのベースとなっている。 使うときの API は scikit-learn が抽象化しているので、まずは軽く触ってみるところから始めよう。 決定木がどんな構造を持ったモデルなのかは最後にグラフで示す。 また、決定木自体は回帰問題にも使えるけど、今回は分類問題だけにフォーカスしている。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.4 BuildVersion: 16E195 $ python --version Python 3.5.3 下準備 まずは
scikit-learn準拠で Label propagation とか実装した - でかいチーズをベーグルする
scikit-learn準拠で Label propagation 的なアルゴリズム達を実装した。なんで実装したかというと、 グラフそのもの（隣接行列）を入力したい。 scikit-learnには既にsklearn.semi_supervised.LabelPropagationが実装されてるけど、これはグラフを入力するんじゃなくて、普通にサンプル数×特徴数のデータ行列を与えて、そこから類似度グラフを作るようになってる。これだと例えば手元にソーシャルグラフがあって、そのユーザ（ノード）の属性（興味とか）を Label propagation で推定するということができない。 ハイパーパラメータを楽に決めたい。 自分でグリッドサーチとかやるのはめんどくさいので、sklearn.grid_search.GridSearchCVとかを使いたい。そのためにsklearn準拠にした。 自分の研究成果
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