scikit-learnの決定木/ランダムフォレストのルールからPythonコードを生成 - Qiita
はじめに Pythonで機械学習といえばscikit-learnですが、scikit-learnを使うにはnumpyやscipyといった大きめのライブラリを入れる必要があります。でも、プログラムでほんのちょこっとだけ機械学習のモデルを使って分類したいって場合だと、わざわざそういう重いもの入れたくないなーと思うときがあります。scikit-learnで学習したものをnumpy, scipy, scikit-learnなしに使って分類処理ができたらなーって。 そこで今回はscikit-learnの決定木 (DecisionTreeClassifier) やRandom forest (RandomForestClassifier) からif-then形式のコードを生成するものを紹介します。 コード https://github.com/ikegami-yukino/misc/blob/mast
Gradient Boostingについて - Scikit-Learnを使ったfeature transformation(GBDT + LR vs LR) - - Qiita
1. scikit-learnを使った実験概要 Gradient Boostingについて - 準備編 - （ http://goo.gl/y2EVLI ） の予告通り今回はSklearnで実験をしてみました。目的は、GBDTを使ったfeature transformationが予測を改善するのか、という点を確認する事です。 ところで、Gradient Boostingでfeature transformationする話は昔からあったはずですが、ADKDD'14で発表されたPractical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook[1]が非常に有名です。実験はこの論文がやっている事と同じですが、featureの安定性等は計算していません。実務で適用する場合は重要な点ですので、ぜひトライしてみて下さい（結果を教えて頂けるととてもうれ
【機械学習】scikit learnを用いた回帰分析 - Qiita
こんにちは。 林@アイエンターです。 前回はブログでは数学的なアプローチの回帰分析のお話をいたしました。 最近は統計分析や機械学習の分野では、Pythonが使われるケースが増えています。 Pythonには、数理演算やデータ可視化の強力なライブラリがそろっているのが その一因かと思います。 今回は「scikit-learn」という機械学習で良く用いられるpythonライブラリを紹介します。 非常にパワフルなライブラリーです。 実際、前回のブログのサンプルデータをライブラリーで回帰分析してみます。 ■環境セットアップ 「Anaconda」という、Pythonパッケージをインストールします。 これはPython本体と、科学技術、数学、データ分析関連で良く使われるライブラリを、一括でインストールできるパッケージです。 Windows/MacOS/Linuxのそれぞれのパッケージが用意されています。
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