住所正規化のデモ機能を作ったので、日本のヤバい住所を入力してみた
はじめに 数か月ほど前、住所の正規化が話題になりました。こちらの記事が特に有名ですね。 関連して、こちらの記事も話題になりました。 当時はほかにも色々な人が日本のヤバい住所の例をあげてくれて、とても楽しかったです。 実は弊社でもAddressianという住所正規化サービスを提供しています。初めて目にする変わった住所を見かけたら、とりあえず自社のAPIに投げてみて「おお、正規化できた」「すごい！」などといいながら遊んで働いています。 サービスは無料で利用できますが、今までは利用の手順が面倒でした。 ユーザー登録する APIキーを発行する 住所正規化APIを呼び出すプログラムを用意する（サンプルコードあり） プログラムを実行して住所を正規化する そこで、もっと気軽に住所正規化を試してもらえるように、ユーザー登録しなくても使えるデモ機能を作ってみました。 デモ機能の概要 住所正規化デモ画面 こち
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
CERT Top 10 Secure Coding Practices
(Last Updated On: 2019年1月7日)CERTは米カーネギーメロン大学に設置されたコンピュータセキュリティ対策を行う老舗の組織です。CERTが設立される前もセキュリティが無視されていたのではありませんが、CERT設立後と前ではコンピュータセキュリティ、特にソフトウェアセキュリティに対する考え方が大きく変わりました。詳しくはセキュアプログラミング（防御的プログラミング）の歴史をざっと振り返るを参照してください。 CERTはSecure Coding Standardsとして SEI CERT C Coding Standard CERT C++ Coding Standard AndroidTM Secure Coding Standard SEI CERT Oracle Coding Standard for Java SEI CERT Perl Coding Stand
IPAは基礎的誤りを明示し、正しい原則を開発者に啓蒙すべき
(Last Updated On: 2018年11月9日)セキュアコーディングの第1原則は「入力をバリデーションする」です。セキュアコーディングの第1原則はソフトウェアセキュリティの一丁目一番地と言えるセキュリティ対策です。 入力バリデーションを第一のセキュリティ対策としているガイドライン： CERT Top 10 Secure Coding Practices OWASP Secure Coding ‐ Quick Reference Guide CWE/SANS Top 25 Monster Mitigations IPA セキュアプログラミング講座（NEW 2017年～） セキュアプログラミング／セキュアコーディングを要求するセキュリティ認証： ISMS – 国際情報セキュリティ標準 ISO 27000 の認証規格 PCI DSS – クレジットカード情報を取り扱う場合の認証規格 9
cross_val_score
cross_val_score# sklearn.model_selection.cross_val_score(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', error_score=nan)[source]# Evaluate a score by cross-validation. Read more in the User Guide. Parameters: estimatorestimator object implementing ‘fit’The object to use to fit the data. X{array-like, spars
交差検証 - Wikipedia
交差検証（交差確認）[1]（こうさけんしょう、英: cross-validation）とは、統計学において標本データを分割し、その一部をまず解析して、残る部分でその解析のテストを行い、解析自身の妥当性の検証・確認に当てる手法を指す[2][3][4]。データの解析（および導出された推定・統計的予測）がどれだけ本当に母集団に対処できるかを良い近似で検証・確認するための手法である。 最初に解析するデータを「訓練事例集合（training set、訓練データ）」などと呼び、他のデータを「テスト事例集合（testing set、テストデータ）」などと呼ぶ。 交差検証はSeymour Geisserが生み出した。特にそれ以上標本を集めるのが困難（危険だったり、コストがかかったり）な場合は、データから導いた推定は、交差検証などで慎重に裏付けを確認するべきである。
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Data validation - Wikipedia
Software verification and validation - Wikipedia