4-4_時系列データの解析
4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 4-4 時系列データ解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 2020年5月11日 4-4. 時系列データの解析 東京大学 数理・情報教育研究センター 東京大学 数理・情報教育研究センター 北川源四郎 2020 CC BY-NC-SA 東京大学 数理・情報教育研究センター 概要 • 本節では，まず時系列とは何か，時系列データ解析の⽬的は何か など時系列データ解析の概略について学びます． • 次に，時系列データがもつトレンド，周期性，季節性，ノイズに ついてその意味を学ぶとともに、移動平均，階差などによる情報 抽出の⽅法とスペクトや相関関数による特徴可視化を学びます． • さらに，時系列モデルを⽤いた予
2値分類モデルの予測値を確率として使用する際にはCalibrationが必要 - Qiita
2値分類モデルの予測値を確率として使用する際はCalibrationを行う必要があるらしいので調べました。 概要 Calibrationとは 広告のクリック率(CTR)予測など、2値分類モデルの予測値を確率として使用する際に必要な補正処理のこと。 どうしてCalibrationが必要なの？ 機械学習モデルはデータから傾向を学習し予測を行いますが、2値分類モデルが学習するのは{0,1}の分類結果であって、分類確率ではないからです。 学習済みモデルに未知のデータを与えて予測すると0.0 ~ 1.0の間の小数が返ってきますが、これはあくまで予測結果であり、確率ではありません。 例えば、予測結果が0.1であるデータを集めて目的変数の平均をとっても0.1にならない場合があります。 また、学習データに含まれているのは分類結果であり、分類確率ではありません。 明示的に分類確率の学習データを集めるには、ユ
Probability Calibration手法の紹介 - Qiita
はじめに 近年では、機械学習モデルがいたるところで使われるようになってきています。機械学習モデルの用途は様々ですが、よく使われる用途の一つに分類タスクが存在します。 多くの機械学習モデルでは、クラス分類の際に、各クラスに対して、数値化されたスコアを出力し、最大値を取るクラスを、そのデータの属するクラスとして判別することが多いです。この時、出力値を0〜1の範囲に正規化することもよく行われます。 気をつけなければならないのは、分類精度が高いモデルであっても、必ずしもこのスコアはそのクラスに属する確率を示しているわけではない点です。 値が1に近いほど、そのクラスに属する確率が高く、0に近いほど、そのクラスに当てはまらない確率が高い、ということは多くの場合、間違いないです。一方で、スコアが0.7のデータを集めてきたら、これらのデータが該当のクラスに属する確率が70％であるか、というと、モデルやデー
将棋ウォーズ3切れ九段までにかかったお金と学んだこと｜おしり
【条件】 素の棋力は三～四段 序盤はソフト研究をして自力 明確に詰みが見えたら自力 棋神対策指しの知識あり 千日手要求は無視 【結論】 32560円（スーパープレミアム960円、棋神×166×2=31600円） 【学び】 お金で棋力は買える 普段ならまず勝てない五～八段にお金の力で爽快（ここ重要）に勝てる。 何千時間何万時間将棋にかけてきた人達をお金で倒す快感。 自分が優秀な人材になるより、優秀な人材（Ponanza）をお金で雇う方がはるかに効率がいいということ。 HEROZ株式会社代表取締役林社長さん、お金の使い方を将棋ウォーズを通じて教えてくださりありがとうございます。 棋神と当たった時の各々の反応を知れた ・自力で指す人 ・棋神対策指しで勝ちに来る人 ・諦める人 ・千日手を要求してくる人 人それぞれ将棋ウォーズに対する向き合い方があって面白かった。 棋神依存症になる 1度降臨させると
【PyTorch】TorchEval を使って精度評価しよう
はじめに 今回は PyTorch で Deep Learning (深層学習，機械学習) を行う際に用いる，評価指標の計算方法について記述していきます． 本記事では，TorchEval という Facebook 社が開発を主導している PyTorch と同時に使われることを想定している，2022/10/30 にリリースされたばかりの精度評価用のライブラリです． ドキュメントを以下に貼っておきます． この記事を読むメリット 複雑な評価計算を 1 行で実装できる PyTorch が公式で出しているライブラリのためコードが綺麗になる といった 2 点のメリットがあります． これを使うことで，Accuracy，Top-k Accuracy はもちろん Precision（適合率）や Recall（再現率）や F1-score（Dice），混同行列，PR曲線，AUCに至るまで Tensor型のまま手
matplotlibのめっちゃまとめ - Qiita
0. はじめに やりたいことがあるたびにいちいちGoogleや公式サイトで検索してそれっぽいのを探すのはもう面倒だ。 やっとそれっぽいのを見つけたのに、一行で済むようなことを「plt.なんちゃら」だの「set_なんちゃら」をたくさん並べましたなんてブログはもはや検索妨害だ。 Qiitaにすら僕のためのいい感じのまとめがないなんて…… よく考えたら自分が普段使うようなメソッドなんて限られているじゃないか。 もう自分でまとめるわ。自分のために。 というわけでインポート。 ちなみにmplは6.4.と6.5.でしか使わない。 1. 図（Figure）の作成 matplotlibの描き方は、まず台紙となるFigureをつくり、そこに付箋Axesを貼り、その付箋にプロットしていくというのが僕の中のイメージ。 したがってまず台紙を作る。これにはplt.figure()を用いる。plt.subplots(
pyTorchのNetworkのパラメータの閲覧と書き換え - Qiita
2019/9/29 投稿 2019/11/8 やや見やすく編集(主観) 2020/2/1 SGDの解説Link追加 2020/4/22 パラメータを途中で書き換える方法を追加した 0. この記事の対象者 pythonを触ったことがあり,実行環境が整っている人 pyTorchをある程度触ったことがある人 pyTorchによる機械学習でNetworkのパラメータを閲覧,書き換えしたい人 pyTorchによる機械学習でNetworkのパラメータを途中で書き換えたい人 1. はじめに 昨今では機械学習に対してpython言語による研究が主である.なぜならpythonにはデータ分析や計算を高速で行うためのライブラリ(moduleと呼ばれる)がたくさん存在するからだ. その中でも今回はpyTorchと呼ばれるmoduleを使用し,Networkからパラメータの操作周りのことを閲覧,最初の書き換え,途中
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