XGBoost Parameters Tuning: A Complete Guide with Python Codes
Introduction If things don’t go your way in predictive modeling, use XGboost. XGBoost algorithm has become the ultimate weapon of many data scientists. It’s a highly sophisticated algorithm, powerful enough to deal with all sorts of irregularities of data. It uses parallel computation in which multiple decision trees are trained in parallel to find the final prediction. This article is best suited
ブック・インサイド―『Python機械学習プログラミング』学び方ガイド
本記事では、書籍『Python機械学習プログラミング』を読むために必要な知識、読み方等について説明します。 本書の読み方のプラン 以上で説明した本書の構成や章ごとの難易度をもとに、本書の読み方についてここでは2つのプランを提示します。 ●プラン1. 速習コース：最初は関数やクラスを定義してアルゴリズムを記述したり、数式を丁寧に追ったりすることよりも、ライブラリの使用方法を覚え、一通り機械学習を使いこなすことを優先します。Pythonのクラスや数学の知識があまりない場合は、このプランに従って本書を読み進めるとよいと思います。 ●プラン2. 特訓コース：関数やクラスを用いたアルゴリズムの記述、数式に抵抗感がない場合はこのプランに従って読み進めるとよいと思います。 以下ではそれぞれのプランについて説明します。 ●プラン1. 速習コース このプランでは、図2に示す順に読み進めていきます。 図2：速
Pythonではじめる機械学習
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit-learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。 関連ファイル サポートページ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日
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