RidgeCV
RidgeCV# class sklearn.linear_model.RidgeCV(alphas=(0.1, 1.0, 10.0), *, fit_intercept=True, scoring=None, cv=None, gcv_mode=None, store_cv_results=False, alpha_per_target=False)[source]# Ridge regression with built-in cross-validation. See glossary entry for cross-validation estimator. By default, it performs efficient Leave-One-Out Cross-Validation. Read more in the User Guide. Parameters: alphas
scikit-learnのParallelで並列処理 - Qiita
2019/1016 追記: Joblibのキャッシュ機能について書きました。 [Python] Joblibのキャッシュを使って同じ計算を省略する scikit-learnのチュートリアルといえば@Scaled_Wurmマンの紹介がとても分かりやすい。 今回はたまたまソースコードを読んでいて、かつそのブログエントリでは紹介さていなかったニッチなところをメモする。 結論としては特に理由が無いならmultiprocessingで書いている部分はParallelで置き換えても良さそう、ということ。 Parallel 並列処理をおこなうクラス 基本的にはmultiprocessingで並列処理をおこなうんだけど、あったらいいな〜というヘルプ機能を提供してくれる。 multiprocessingじゃダメなの？ Parallelは (原文はソースコード中のNotes) 関数の引数をリストで作らなくもて
Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」で実践する「教師あり学習」「教師なし学習」
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説しています。 連載第1回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。前回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明しました。 連載第3回から第1回で紹介した各種ライブラリを使う具体的なコードを例示していますが、Jupyter Note
auc
auc# sklearn.metrics.auc(x, y)[source]# Compute Area Under the Curve (AUC) using the trapezoidal rule. This is a general function, given points on a curve. For computing the area under the ROC-curve, see roc_auc_score. For an alternative way to summarize a precision-recall curve, see average_precision_score. Parameters: xarray-like of shape (n,)X coordinates. These must be either monotonic increas
Multiclass Receiver Operating Characteristic (ROC)
Note Go to the end to download the full example code. or to run this example in your browser via JupyterLite or Binder Multiclass Receiver Operating Characteristic (ROC)# This example describes the use of the Receiver Operating Characteristic (ROC) metric to evaluate the quality of multiclass classifiers. ROC curves typically feature true positive rate (TPR) on the Y axis, and false positive rate
Frequently Asked Questions
Frequently Asked Questions# Here we try to give some answers to questions that regularly pop up on the mailing list. About the project# What is the project name (a lot of people get it wrong)?# scikit-learn, but not scikit or SciKit nor sci-kit learn. Also not scikits.learn or scikits-learn, which were previously used. How do you pronounce the project name?# sy-kit learn. sci stands for science! W
大規模データのクラスタリングには Mini Batch K-Means を使うべきという話 | 10001 ideas
タイトルの通りですが、大規模データをクラスタリングする際には単純なK-Means法ではなく、Mini Batch K-Means法を使うべきという話です。 とある大規模データ（150万件ほどの文章ベクトル）をクラスタリングしたいことがあったのですが、単純にScikit-learnのK-Means法に投げてクラスタリングを走らせていたところ、数時間経っても一向に終わる気配がありませんでした。色々と調べていると、大規模データのクラスタリングにはMini Batch K-Means法を使うべきという記述を見つけました。公式ドキュメントによると、大体1万件を超えるデータをクラスタリングする場合にはMini Batch K-Meansを使うべきとのことです。 APIとしては単純にKMeansをMiniBatchKMeansに置き換えれば動きます。理論的な背景としては、論文 “Web Scale K-
ElasticNetCV
ElasticNetCV# class sklearn.linear_model.ElasticNetCV(*, l1_ratio=0.5, eps=0.001, n_alphas='deprecated', alphas='warn', fit_intercept=True, precompute='auto', max_iter=1000, tol=0.0001, cv=None, copy_X=True, verbose=0, n_jobs=None, positive=False, random_state=None, selection='cyclic')[source]# Elastic Net model with iterative fitting along a regularization path. See glossary entry for cross-valid
silhouette_samples
silhouette_samples# sklearn.metrics.silhouette_samples(X, labels, *, metric='euclidean', **kwds)[source]# Compute the Silhouette Coefficient for each sample. The Silhouette Coefficient is a measure of how well samples are clustered with samples that are similar to themselves. Clustering models with a high Silhouette Coefficient are said to be dense, where samples in the same cluster are similar to
Scikit learnより グリッドサーチによるパラメータ最適化 - Qiita
Grid search とは scikit learnにはグリッドサーチなる機能がある。機械学習モデルのハイパーパラメータを自動的に最適化してくれるというありがたい機能。例えば、SVMならCや、kernelやgammaとか。Scikit-learnのユーザーガイドより、今回参考にしたのはこちら。 3.2.Parameter estimation using grid search with cross-validation Example:Parameter estimation using grid search with cross-validation やったこと 手書き数字(0~9)のデータセットdigitsをSVMで分類 GridSearchCVを使って、交差検定でハイパーパラメータを最適化 最適化時のモデルの評価関数にはf1を使用 データの準備 手書き数字のdigitsをインポ
Deep Learning勉強のための書籍【2018年版】 - HELLO CYBERNETICS
はじめに 初級編 ゼロから作るDeep Learning 中級編 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 PythonとKerasによるディープラーニング 上級編 Pro Deep Learning with TensorFlow Deep Learning はじめに ディープラーニングに関する書籍は山ほど出てきています。 その中でどれを読めば良いのか分からない、というのは初心者にとって最初の問題でもあるでしょう。まずはブログなどのネットの情報を参考に勉強をする人が多いかと思われますが、私のブログも含め、大抵は個人の興味に沿ってバラバラに話題が提供されるため、できれば1つ1つ順を追って解説してくれる物が欲しいと感じるのが本音と思われます。 今回は、数ある書籍の中でも私自身が所持していておすすめできるディープラーニングの書籍を載せたいと思います。 初級編 ゼロから作
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
scikit-learnで機械学習を試す SVM - Qiita
こんにちは。初心者です。 あるサービス（念写できる人と何か念写してほしい人のマッチングサービスです）で機械学習ためそうと思っていて、調べている最中です。 問題 試しに、これの1問目を解くよー。 教師あり学習の問題です。上記ページの回答例のように、SVMを使ってみます。 ライブラリは、scikit-learnを使ってみた。 SVM使いたいだけならほかにもライブラリあるみたいだけど、scikit-learnいいよ~的なことを言う人が多いので使ってみました。 とりあえずやってみる # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.svm import LinearSVC import numpy as np # 学習データ data_training_tmp = np.loadtxt('CodeIQ_auth.txt', delimiter=' ') data_train
scikit-learnとgensimでニュース記事を分類する - Qiita
こんにちは、初心者です。 適当なニュース記事があったとして、ニュースのカテゴリを推測するみたいな、よくあるやつをやってみました。Python3.3を使いました。 何をやるの？ データセットはlivedoorニュースコーパスを使いました。 http://www.rondhuit.com/download.html#ldcc クリエイティブ・コモンズライセンスが適用されるニュース記事だけを集めてるそうです。 トピックニュース、Sports Watch、ITライフハック、家電チャンネル 、MOVIE ENTER、独女通信、エスマックス、livedoor HOMME、Peachy というクラスがあります。 データは、1記事1テキストファイルの形式で、クラス別のディレクトリにいっぱい入っています。 これを学習して、未知の文章に対して、お前は独女通信っぽい、お前は家電チャンネルっぽい、みたいに、分類が
scikit-learn によるナイーブベイズ分類器 - Qiita
ナイーブベイズの概要 ナイーブベイズ分類器は特徴ベクトル間に条件付き独立性を仮定したベイズ定理に基づく分類器です。現実の問題では特徴を表す素性同士に何らかの相関が見られるケースが多々ありますが、独立性仮定によって計算量を簡素化・削減し、高速でそこそこの精度を誇る分類器を実装することができます。 ベイジアンとヒューリスティクス これらを鑑みるとそもそも元より高精度を期待できる分類器ではないですし、諸々の論文等では比較対象として負けるための分類器とまで言う声も聞かれるほどです。多くは独立性を仮定するべきではない問題に適用しているからで当たり前なのですが、筆者の私見としてはナイーブベイズはヒューリスティックな問題に高い実用性を発揮すると思います。例えばテキストマイニングといった完全性を追い求めるのがなかなか難しい分野において、高速である程度の正解率を叩きだす分類器として実用性能が高いでしょう。
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GitHub - skorch-dev/skorch: A scikit-learn compatible neural network library that wraps PyTorch
Release History
【翻訳】scikit-learn 0.18 チュートリアル テキストデータの操作 - Qiita
[MRG+1] label binarizer not used consistently in CalibratedClassifierCV by srivatsan-ramesh · Pull Request #7799 · scikit-learn/scikit-learn![[MRG+1] label binarizer not used consistently in CalibratedClassifierCV by srivatsan-ramesh · Pull Request #7799 · scikit-learn/scikit-learn](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/54090a3dbc9b4364413ac07a6c3c01a2d6482be5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fopengraph.githubassets.com%2F8761371fa1e10d4a8089a1589045420974ab25880069cb4a5df0c92ab515956a%2Fscikit-learn%2Fscikit-learn%2Fpull%2F7799)
【機械学習入門|Python|scikit-learn】結局何ができる？cheat-sheetから解説してみる篇 | Wedding Park CREATORS Blog
