pandasのcut, qcut関数でビニング処理（ビン分割） | note.nkmk.me
ビニング処理（ビン分割）とは、連続値を任意の境界値で区切りカテゴリ分けして離散値に変換する処理のこと。機械学習の前処理などで行われる。 例えば、年齢のデータを10代、20代の層（水準）ごとに分けるといった処理などがある。 pandasでビニング処理（ビン分割）を行うにはpandas.cut()またはpandas.qcut()を使う。 pandas.cut — pandas 0.22.0 documentation pandas.qcut — pandas 0.22.0 documentation それぞれ、 等間隔または任意の境界値でビン分割: cut() 要素数が等しくなるようにビン分割: qcut() という違いがある。 ここでは、pandas.cut()およびpandas.qcut()の使い方として、以下の内容を説明する。 等間隔または任意の境界値でビニング処理: cut() 最大値
Kerasによるデータ拡張 - 人工知能に関する断創録
今回は、画像認識の精度向上に有効な データ拡張（Data Augmentation） を実験してみた。データ拡張は、訓練データの画像に対して移動、回転、拡大・縮小など人工的な操作を加えることでデータ数を水増しするテクニック。画像の移動、回転、拡大・縮小に対してロバストになるため認識精度が向上するようだ。 音声認識でも訓練音声に人工的なノイズを上乗せしてデータを拡張するテクニックがあるらしいのでそれの画像版みたいなものだろう。 ソースコード test_datagen2.py test_datagen3.py ImageDataGeneratorの使い方 #3 - GithubのIssuesでTODOを管理し始めた ImageDataGenerator Kerasには画像データの拡張を簡単に行うImageDataGeneratorというクラスが用意されている。今回は、この使い方をまとめておきた
画像の前処理 - Keras Documentation
ImageDataGenerator ImageDataGeneratorクラス keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator(featurewise_center=False, samplewise_center=False, featurewise_std_normalization=False, samplewise_std_normalization=False, zca_whitening=False, zca_epsilon=1e-06, rotation_range=0.0, width_shift_range=0.0, height_shift_range=0.0, brightness_range=None, shear_range=0.0, zoom_range=0.0, channel_shift_range=0.0, fi
Keras - Keras の ImageDataGenerator を使って学習画像を増やす - Pynote
概要 CNN の学習を行う場合にオーグメンテーション (augmentation) を行い、学習データのバリエーションを増やすことで精度向上ができる場合がある。 Keras の preprocessing.image モジュールに含まれる ImageDataGenerator を使用すると、リアルタイムにオーグメンテーションを行いながら、学習が行える。 キーワード ImageDataGenerator オーグメンテーション (augmentation) 関連記事 具体的な使い方は以下を参照。 pynote.hatenablog.com 概要 キーワード 関連記事 ImageDataGenerator 基本的な使い方 オーグメンテーションの種類 回転する。 上下反転する。 左右反転する。 上下平行移動する。 左右平行移動する。 せん断 (shear transformation) する。 拡
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pandas.qcut — pandas 2.2.3 documentation
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