scikit-learn で最低限の自作推定器(Estimator)を実装する - Qiita
やりたいこと scikit-learn はPythonのほぼデファクトの機械学習ライブラリです．scikit-learnの利点としては多くのアルゴリズムが実装されていることもそうですが，一貫した形で設計されており様々なアルゴリズムを共通したかたちで扱えることです．scikit-learnにないアルゴリズムを新たに実装したり，他のライブラリを使用するときにsciki-learnの他の推定器と同様に扱えるよう実装すれば，もともと実装されている推定器同様にクロスバリデーションで性能を評価したりグリッドサーチでパラメータを最適化したりできます．ここでは最低限の推定器の実装を示します．ここでは識別器または回帰器をターゲットとして考えます(クラスタリングとか教師なし学習とかは考えない)． べたな実装 from sklearn.base import BaseEstimator class MyEsti
【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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