決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog
こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けました。そこで今回は、以下の解説記事中で紹介されていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリです。 解説記事 : How to visualize decision trees Github : GitHub - parrt/dtreeviz: A python machine learning library for structured data. Sample Imagesdtreeviz/testing/samples at master · parrt/dtreeviz · GitHub 多
ラーメン二郎の最適な注文方法を探せ（目黒店編） | DATUM STUDIO 株式会社
皆様、ラーメン好きですか？ 美味しいラーメンを求めて、日々調査に勤しむ方も多いかと思われます。 筆者もそんなラーメン好きの一人。 12月某日、愛するラーメン二郎の行列に並びながら、ふと考えました。 「ヤサイ、アブラ・・・いろいろなトッピングがあるが、どれが一番うまい組み合わせなんだろうか？」と。 （これがわかると、旨味の一歩先にいけるかもしれない・・・） 全部食べればいいじゃん！という野暮なツッコミは無しにして、みんながうまいと思うトッピングを、データから探してみることにしました。分析対象は、（筆者が）よく行く目黒店です。 分析概要 某口コミサイトから、ラーメン二郎の口コミデータを（諸事情につき）手動で集める 集めた二郎の口コミデータを、統計ソフトRを用いて決定木分析 最も「みんながうまい」と思っている二郎の注文方法を得る 某口コミサイトから、ラーメン二郎の口コミデータを（諸事情につき）手
サザエさんのジャンケンの次の手を決定木で予測+可視化してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
前に決定木の可視化をしようと思ってやってなかったのでやっておきます 決定木のライブラリは例のごとくscikit-learnを使う pythonの機械学習ライブラリscikit-learnの紹介 - 唯物是真 @Scaled_Wurm 決定木とは 決定木は教師あり学習で使われるモデルで、ルールを木として学習します 例えば身長、体重から性別を予測したい場合、身長が170cm以上で体重60kg以上なら男、みたいなルールを学習します 性能はあまりよくないモデルですが、人間にもわかりやすいルールを出力する(他のモデルと比べれば)という特徴があります 簡単に説明すると、ある変数が一定値以上であるかという条件で分けた時に、データのラベル(性別なら男女)ごとの分布がどちらかに偏るような条件で木を作っていきます 予測するときには、データが条件を満たしているノードをたどって木の一番下の葉ノードまでいって、葉ノ
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