classification_report
classification_report# sklearn.metrics.classification_report(y_true, y_pred, *, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False, zero_division='warn')[source]# Build a text report showing the main classification metrics. Read more in the User Guide. Parameters: y_true1d array-like, or label indicator array / sparse matrixGround truth (correct) target values. y_pred1
春名風花 - Wikipedia
春名 風花（はるな ふうか、2001年〈平成13年〉2月4日[5][3] - ）は、日本の女優（元子役）、声優、タレント。本名同じ[1]。 神奈川県[4][5]横浜市[3]出身。プロダクション・エース[4]所属。桐朋学園芸術短期大学芸術科演劇専攻卒業[8]。弟は俳優、声優、歌手の春名柊夜。 経歴[編集] 0歳の頃から母親が書いていた育児ブログ（現在は削除）に実名で登場し、雑誌などのスチールモデルの仕事をしていた[1][9]。かつては相模鉄道ユーザーで、緑園都市駅（横浜市立緑園東小学校）、二俣川駅（横浜市立万騎が原中学校）、いずみ中央駅（神奈川県立横浜修悠館高等学校）を使っていたことを、2019年11月30日に相鉄・JR直通線の喜びとともにTweetしている[10]。 2005年頃、クレヨンに所属していた[11]。2009年2月、セントラル子供タレントに移籍したが[12]、数か月でクレヨンに
電池の歴史 - パナソニック エナジー株式会社
世界最古・つぼ型電池 「バグダッド電池」 イラクの首都バグダッド郊外（こうがい）のホイヤットラブヤ遺跡から発掘された「つぼ型電池」。約2,000年以上前のもので、電気をおこすため（電池）ではなく、金銀のメッキのために使われていたものと考えられています。電圧は1.5～2ボルト、電解液が何でできているのかは、はっきりとわかっていませんが、酢やブドウ酒などが使われたものと想像されます。 1780年、イタリアの生物学者ガルバーニという人が、カエルの足の神経に2種類の金属をふれさせると電流が流れ、足の筋肉がピクピク動くのを発見しました。これが電池の原理の始まりといわれています。 銅と亜鉛を電解液となる希硫酸や食塩水などに入れると、銅は原子がほとんど溶けず反対に亜鉛は原子が溶け出して電子が出ます。 そのため銅は（＋）極に亜鉛は（－）極となり、この2つを導線でつなぐと銅から亜鉛に電気が流れる。これが現在
電気化学 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "電気化学" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2011年11月） アレッサンドロ・ボルタによって16世紀末に発明されたボルタ電池。 電気化学（でんきかがく、英: electrochemistry）は、物質間の電子の授受と、それに付随する諸現象を扱う化学の分野である。物理化学、分析化学、化学工業などとの繋がりが深い。 歴史[編集] 電気化学の歴史は1781年にイタリア人化学者のルイージ・ガルヴァーニがカエルの脚（筋肉組織）に対する電気刺激の実験中に「動物電気 (animal electricity)」を発見したところから始まる（
ファラデーの電気分解の法則 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "ファラデーの電気分解の法則" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2016年5月） ファラデーの電気分解の法則（ファラデーのでんきぶんかいのほうそく、英語: Faraday's laws of electrolysis）とは、1833年にマイケル・ファラデーが発見した、電解質溶液中の電気分解に関する法則である。 第一法則と第二法則があり電気分解は電子の授受によって引き起こされる現象であるから、電解を行ったとき、各電極で発生又は析出する物質の量は、電子の授受に関係したイオンの価数および、電解に使われた電気量、つまり、電子の物質量に
電気分解 - Wikipedia
塩化ナトリウム (NaCl) の溶融塩電解の模式図。正電荷を持つナトリウムイオン (Na+) はカソード（左）へ移動し、還元されて金属ナトリウムとして析出する。負電荷をもつ塩化物イオン (Cl-) はアノード（右）へ移動し、酸化されて塩素ガスとして発生する。 電気分解（でんきぶんかい、（英: electrolysis）は、化合物（化合物溶液）に電圧（二電極法の場合）または電位（三電極法の場合）をかけることで、陰極で還元反応、陽極で酸化反応を起こして化合物を化学分解する方法[1][2]。もしくはその化学分解によって生成物を生成する方法[3]。略して電解ともいう[4]。同じ原理に基づき、電気化学的な酸化還元反応によって物質を合成する方法は電解合成と呼ばれ、特に生成物が高分子となる場合は電解重合という。 塩素やアルミニウムなど様々な化学物質が電気分解によって生産されている。水の電気分解は初等教育
電池 - Wikipedia
化学電池の性能[編集] 電圧[編集] 電池に何も接続されていない状態での端子電圧が「起電力」であり、電池が外部の回路に接続されて電流が流れると起電力より端子電圧が低くなる。この現象が「分極」であり、低くなった分の電圧は「過電圧」と呼ばれる。過電圧は内部抵抗とも呼ばれ、流れる電流に応じて増大することで端子電圧は低下する。過電圧は以下の3つから構成される[注釈 4]。 過電圧 抵抗過電圧：イオンが電解質中を流れる時や電子が電極内を流れる時に生じる抵抗によるエネルギー 活性化過電圧：反応物質と電解液との間での電子移動のために消費されるエネルギー 濃度過電圧：反応物質が電極表面に移動するためや電極表面で生じた生成物質が電解液へ拡散するために消費されるエネルギー 電池の端子電圧は使用温度や接続先の抵抗値とそれによる電流値が不明であるため、仮に製造誤差などに起因する製品ごとのバラツキが無くても、厳密に
参院選マニフェスト比較2019（障害者分野） - 泣きやむまで 泣くといい
国政選挙がやってくると、これをまとめなければいけないという義務感におそわれます。「障害者分野マニフェスト比較」です（過去はこちら→参院選2010、衆院選2012、参院選2013、衆院選2014、参院選2016、衆院選2017）。 各政党のマニフェストから「障害者」に関わる部分だけを抜き出して読んでいくのはけっこう面倒な作業です。大手メディアもたぶんやってくれません。 「障害児者」や「その支援（や教育）の関係者」を主な対象とした政策を中心に比較します。本来はどんな分野の政策だって、その対象に障害者を含んでいるということは忘れずにいたいものです。「障害をもつ子ども」の支援を続けてきた自分にとって「子育て支援」や「不登校・引きこもり」なども強い関心事ですが、ボリュームが大きくなりすぎるので、直接的に「障害」と関連する事項に限ります。 まずは、政権与党から。 自民党 令和元年参議院選挙公約 ■20
燃え尽き症候群かどうかチェックするツール「MBI」
何かを精力的に一生懸命頑張っていた人が、ある日「燃え尽きる」ようにやる気がなくなり、動けなくなってしまう。このような状態を「燃え尽き症候群（バーンアウトシンドローム）」と呼びます。 燃え尽き症候群は精神疾患として定義されているものではないため、明確な診断基準などは存在しません。 しかし燃え尽き症候群に該当するような方は少なくないため、燃え尽き症候群かどうかを精度高く判定できることは重要になります。燃え尽きが原因なのかそうでないのかで、治療法が変わってくるからです。 燃え尽き症候群を判定するツールとして、MBI（Maslach Burnout Inventory）というものがあります。その精度は100％ではありませんが、現時点では一番燃え尽き症候群の判定に適していると考えられています。 今日は燃え尽き症候群をチェックする検査であるMBIについて紹介します。 １．MBI（マスラック・バーンアウ
正則化項（LASSO）を理解する - Qiita
$d=2$ の場合、$a_1+a_2\le r$なので、$a_1,a_2$の取り得る値は四角の範囲内に制限される。 最小二乗解が赤線で求められる場合、$a_2=0$となり、次元が一つ減ることになる。 ＊$L_2$正則化の場合、制約条件は $||a||^2\le r $ なので、取り得る値は円形の範囲に制限される。 ＊L2正則化とは違い、L1正則化では|w|がｗ＝０で微分できない。 L2正則化のように簡単に計算できず、数値的に求める必要がある。 １．求めてみる ここでは、数学的な証明は割愛し、L1正則化の効果の確認に焦点を当てる。 なんで、可能な限りscikit-learnのライブラリを使用した。 データセットは、diabetes（糖尿病患者の検査数値と 1 年後の疾患進行状況）を使用。 from sklearn.datasets import load_diabetes from skle
Lasso
Lasso# class sklearn.linear_model.Lasso(alpha=1.0, *, fit_intercept=True, precompute=False, copy_X=True, max_iter=1000, tol=0.0001, warm_start=False, positive=False, random_state=None, selection='cyclic')[source]# Linear Model trained with L1 prior as regularizer (aka the Lasso). The optimization objective for Lasso is: Technically the Lasso model is optimizing the same objective function as the E
ラッソ回帰 - Wikipedia
この項目「ラッソ回帰」は翻訳されたばかりのものです。不自然あるいは曖昧な表現などが含まれる可能性があり、このままでは読みづらいかもしれません。（原文：英語版 Lasso (statistics)） 修正、加筆に協力し、現在の表現をより自然な表現にして下さる方を求めています。ノートページや履歴も参照してください。（2020年6月） 原文と比べた結果、この記事には多数の（または内容の大部分に影響ある）誤訳があることが判明しています。情報の利用には注意してください。正確な表現に改訳できる方を求めています。 ラッソ回帰（ラッソかいき、least absolute shrinkage and selection operator、Lasso、LASSO）は、変数選択と正則化の両方を実行し、生成する統計モデルの予測精度と解釈可能性を向上させる回帰分析手法。1986年に地球物理学の文献で最初に導入され[
cross_validate
cross_validate# sklearn.model_selection.cross_validate(estimator, X, y=None, *, groups=None, scoring=None, cv=None, n_jobs=None, verbose=0, fit_params=None, params=None, pre_dispatch='2*n_jobs', return_train_score=False, return_estimator=False, return_indices=False, error_score=nan)[source]# Evaluate metric(s) by cross-validation and also record fit/score times. Read more in the User Guide. Parame
cross_val_scoreはもうやめよう！一発で交差検証するにはcross_validateを使う - 静かなる名辞
はじめに scikit-learnで交差検証を行い、評価指標を算出する方法としては、cross_val_scoreがよくオススメされています。実際、「sklearn 交差検証」みたいな検索キーワードでググるとこの関数がよく出てきます。しかし、この関数は複数の評価指標を算出することができず、一つのスコアしか出力してくれません。 これでどういうとき困るかというと、Accuracy, Precision, Recall, F1をすべて出したい・・・というとき、困ります。基本的にこれらはぜんぶ出して評価するものという考え方のもと検証しようとすると、うまくいかないのです。その辺りを柔軟に制御するために、これまで私は自分で交差検証のコードを書いてきました。 しかし、そんな必要はありませんでした。cross_validateという関数を使えばいいのです。 ・・・と、大げさに書いてみましたが、実はこの関数
scikit-learnのcross_val_scoreを使って交差検証(Cross Validation)をする方法 - ランダムの森
機械学習モデルを作る時、与えられたデータを全て用いてモデルの学習・精度向上を行うと、そのデータに対してのみ精度の良いモデル(理想のモデルに近づけていない。)が出来上がってしまい、未知のデータに対して適用できなくなってしまいます。 そのため通常、データをあらかじめ学習用と検証用に分けておき、学習用データでモデル作成→検証用データでモデルの精度を確かめるという手順でモデリングを進めていきます。 さて、上記のように学習データ内で精度の良いモデルを作るのですが、こちらも学習データに特化したモデルを作ってしまうと、いつまでたっても精度の良いモデルができません。(特に学習データが少ない場合。) この問題を解決する手法が交差検証(Cross Validation)です。今回は交差検証の中でも、K-分割交差検証(k-Fold cross validation)について説明します。 K-分割交差検証では学習
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
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
Pima Indians Diabetes Database
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjpsy1926/75/5/75_5_415/_pdf
GitHub - jwasham/coding-interview-university: A complete computer science study plan to become a software engineer.
sklearn.linear_model.Ridge