scikit-learnでよく利用する関数の紹介
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに こんにちは。ヤフーで広告プロダクトのデータ分析をしている田中と申します。 今回のAdvent Calendar 2014では、データサイエンスのプロセスの中の「分析・モデリング」で私がよく利用しているツールについて書いています。 どうぞよろしくお願い致します。 データサイエンスのプロセスについては、いろいろと定義があると思いますが 基本的に以下の5つのプロセスからなると自分は考えています。 ・問題設定 ・データ抽出・加工 ・分析・モデリング ・評価 ・ビジネス提案/プロダクト実装 どのプロセスもとても大事で、例えば「問題設定」では、ビジネス的な課題（売上低迷・KPI低下）を分析課題に落とすのですが、ここを間違えてしまうと
sklearnで手書き文字認識 - 忘れないようにメモっとく
Python Advent Calendar 2013 - Adventar、20日目の記事です。 pythonの機械学習ライブラリのsklearnが便利。 ドキュメントも充実してるし、機械学習のアルゴリズムに詳しくなくても手軽に使えるので、動かしながら勉強できる。 ↓ sklearnでできること(一部) データセット sklearn.datasets クラスタリング sklearn.cluster クロスバリデーション sklearn.cross_validation 行列の分解(PCA等) sklearn.decomposition アンサンブル学習 sklearn.ensemble 線形モデル sklearn.linear_model モデル評価 sklearn.metrics 近傍法 sklearn.neighbors SVM sklearn.svm 決定木 sklearn.tre
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