cls = MALSS('classification', shuffle=True, standardize=True, n_jobs=3, random_state=0, lang='jp', verbose=True) cls.fit(data, y, 'result_classification') コンストラクタMALSSへ渡す引数で必須のものは,分析タスクのみです. 今回はラベル(Yes/No)を予測する分類(識別)タスクなので"classification"です. 値を予測する回帰タスクでは"regression"になります. それ以外のオプションは初期値が設定されているので,入力は必須ではありません. shuffle は機械学習を行う際にデータをシャッフルするか(初期値:True), standardize はデータを基準化(各列を平均0,分散1に)するか(初期値:True
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