2018-06-09から1日間の記事一覧

機械学習の勉強コード+サイト

ここのコードを再利用することで、実装も簡単かも。 github.com Python Data Science Handbook | Python Data Science Handbook sebastianraschka.com https://sebastianraschka.com/pdf/books/dlb/appendix_d_calculus.pdf

アンサンブル分類器の実装

一般的に、アンサンブル分類器の方が、個別の分類器より性能が高い from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import ( StandardScaler, LabelEncoder, ) iris = datasets.load_iris(…

sklearn にて、適合率と再現率

以下の投稿で load したX_train, y_train,... を利用。 kidnohr.hatenadiary.com 適合率と再現率と F1 スコア 適合率(PRE)と再現率(REC)について、F1 スコアという性能指標が存在する。 PRE = TP / ( TP + FP ) REC = TP / ( TP + FN ) f1 = 2 * ( PRE *…