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
OSSのデータ可視化ツール「Metabase」が超使いやすい - Qiita
Metabase、まじでイケてる。 1日で、Re:Dashから乗り換えました。 Metabaseとは OSSのデータ可視化ツール。Re:Dashとかと同じ類。 AWSとかに乗せて、誰もが見れるダッシュボードを作ったりする時に使うと、俺かっけーってなります。 スクリーンショット 実際に社内で運用している様子をモザイク付きでお見せします。 毎日みているダッシュボード。これの4倍くらいの数値見てる。 ダッシュボードの編集。マウスで簡単に位置や大きさの変更ができる。 クエリビルダー的なやつがあり、グルーピングとか超絶便利。SQL書けない人でも、単一テーブルとかだったら余裕かと。 グラフ化も簡単。 SQLでのクエリ編集画面。ちゃんと補完してくれる。 Metabaseの良い所 見た目が格好いい。 インストールが簡単。 openjdk-8-jdk入れて、jarファイル置くだけ。 豊富なデータソースに対応
長男の宿題の遅れを「可視化」で、回復した話。
最近気づいたんですが、長男には「ちゃんと見た目を整えてあげるとなんかやる気が出る」という特性があるようなんです。 以下、ちょっとした話です。 以前も書きましたが、長男は夏くらいから塾に通い始めました。 まだ小4だし、大変だったら無理せんでいいよと言ってはいるのですが、今のところ楽しんで通っているようです。 本人的には、塾自体もさることながら、塾の帰りに軽く買い食いが出来るとか、塾がある日は自分だけちょっと寝る時間が遅くなるので、長女次女が既に寝ている、「パパ・ママ・自分」という空間で過ごせることが、どうも凄く嬉しいようなんですね。 私と奥様は、いつも子どもたちを寝かしつけてから自分たちのご飯を食べるので、その空間に混じると長男すげーはしゃいで色々喋ります。まあ主にゼルダやらスプラトゥーン2の話とかなんですが。 考えてみると、双子が生まれた後の長男は、両親をいっぺんに一人占め出来る時間という
Mackerel で仕事のがんばり具合を見える化する - ポクポク
この記事は Mackerel Advent Calendar 2017 の21日目の記事です。 前日は id:heleeen さんの ハムスターのために監視導入したら人間のための監視もしたほうが良さそうなことがわかりました でした。湿度が上がってよかったですね。 突然ですが僕の今日の仕事の様子です。 10:05 ぐらいから仕事を始めてますね。そこから 10:40 ぐらいまで Chrome で GHE 上のレビューをしてました。10:50 分ぐらいまでの空白時間はたぶんトイレでしょう。そこから Emacs と iTerm2 をばりばり触ってるのでコードを書いていた気がします。12:30 ぐらいに一段落して、ブラウザでの動作確認やレビュー依頼を書いています。13~14:00 が昼休みなのですが、勤勉極まりない僕は 13:10 ほどまで仕事をしていたようです。午後は溜まっていたレビューを片付けて
施策の効果をみんなで納得して前に進むための「箱ひげ図」 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、検索・編成部ディレクターの岡根谷です。 クックパッドを訪れてレシピ検索するユーザーさんの検索成功率を上げるために、日々施策を行っています。 自信を持って進めるためには客観的なデータ はじめはどんなによさそうと思った施策でも、進めていく中で、自分や一緒にやっているエンジニアが施策の価値に自信をなくして停滞する瞬間が必ずあります。 そんな時、A/Bテストの結果などの客観的な定量データは非常に心強いです。客観的な裏付けがあると、判断に対しての迷いがなくなり、前向きに改善に取り組んで価値を生み出していけるようになります。 客観的データを自分の言葉で伝えたい しかし、このよく言う「施策の効果を数字で」というのは、いざちゃんとやろうとすると非常に手間のかかるものだったりします。 ある機能が検索成功率を上げるのに有効ということを示すために、 「機能ありの方がなしの場合より検索成功率高めだから
そのツイート、どう広まった？ Twitterの拡散経路を可視化、“インフルエンサー”分かるツール無料公開
各ユーザーのフォロワーとリツイート（RT）した時刻をもとに、どのユーザーの投稿をきっかけにしてツイートやURLが拡散したかを推定し、経路を特定。拡散のハブとなった「インフルエンサー」が分かる。 自分の投稿がどう広まったか調べるには、Twitterアカウントを認証した上で、調べたいツイートを選べばOK。URLの拡散を調べる場合は、フォームに入力するだけで経路を確認できる。
案の定、骨抜きにされた取り調べの可視化 - apesnotmonkeysの日記
毎日新聞 2015年03月13日 可視化義務付け:閣議決定 刑訴法改正案、司法取引も導入 「可視化義務付け」と言っても、対象となる事件はごく限られています。 改正案によると、裁判員裁判対象事件などで身柄を拘束されている容疑者の取り調べは原則として全過程可視化する。ただし▽容疑者が拒否して十分な供述を得られない▽容疑者らに危害が及ぶ恐れがある▽指定暴力団構成員が関わっている−−ような場合は例外とする。また、施行３年経過後に対象事件の範囲も含めて可視化の在り方を検討する規定も盛り込まれた。 つまり、3年後の見直しで対象が大きく拡大されない限り、こちらの記事で紹介したような自白の強要は看過され続けるわけです。これほどちっぽけな譲歩で司法取引の導入と通信傍受の拡大を達成したのですから、司法当局にすれば笑いが止まらないのではないでしょうか。司法取引については「取引には弁護人の同意が必要」とされてます
改訂版: プログラマーが効果的な可視化を作成する （前編） - Qiita
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1
この Visualization がすごい2014 〜データ世界を彩るツール6選〜
1. 1 「この Visualiza)on ツールがすごい2014」 〜データ世界を彩る美しきツール6選〜 March 2nd, 2014 データ可視化勉強会 Presented by Takahiro Inoue – Chief Data Scien:st 2. 2 Agenda 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. Introduc:on Learning Visualiza:on 表計算部門：aabel3 Takahiro noue – Chief Data Dashboard 部門：Metric IInsights Scien:st BI 部門：tableau 統計ソフト部門：ggplot2 抽象化部門：Neo4j（Graph Database） プログラミング部門：d3.js（省略） Presented by 4. 4 Introduc)on • Takahiro I
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
