Python XGBoost の変数重要度プロット / 可視化の実装 - StatsFragments
Gradient Boosting Decision Tree の C++ 実装 & 各言語のバインディングである XGBoost、かなり強いらしいという話は伺っていたのだが自分で使ったことはなかった。こちらの記事で Python 版の使い方が記載されていたので試してみた。 puyokw.hatenablog.com その際、Python でのプロット / 可視化の実装がなかったためプルリクを出した。無事 マージ & リリースされたのでその使い方を書きたい。まずはデータを準備し学習を行う。 import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('ggplot') xgb.__version__ # '0.4' ir
Pythonにおけるプロファイリング ― コードの高速化のために | POSTD
ここHumanGeo社ではPythonを使うことが多く、それは極上の楽しみでもあります。美しく機能的なコードを短時間で記述するのにPythonはうってつけで、私個人にとっても一押しの言語です。仕事に限らずプライベートでも使っています。そんな素晴らしいPythonですが、欠点がないわけではありません。それはあまりにも遅いことです。幸いPythonには、コードをプロファイリングするための優れたツールがいくつかあるので、コードの美しさと速さを共存させることができます。 HumanGeoで働き出した頃、実行に長時間を要すプログラムのボトルネックを探り、何とかしてそれを速くさせるという仕事を担当しました。その内容は、 cProfile や PyCallGraph （ ソース ）、はたまたPyPy（高速なPython用代替インタプリタ）などの各種ツールを使って、プログラムを最適化するためのベストな方法
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