機械学習【kaggle】離婚予測データでlightGBMしてみる
カグルにこんなんありました『離婚予測（離婚の予測）』。なんでも、トルコの170組のカップルに54個の質問をしていて、その回答がデータとしてまとまってると。で、170組のうち84組は既に離婚していて、残りはしていないと。170組分の54個の...
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機械学習
機械学習Scikit-learnカリフォルニア住宅価格データセットでlightGBMしてみる
前回の記事で、『Scikit-learnカリフォルニア住宅価格データセットで深層ニューラルネットワークしてみる』これをやったんです。さすがの深層ニューラルネットワークだね、という結果が得られました。こうなればですね、非深層系では最強との呼...
機械学習Scikit-learnカリフォルニア住宅価格データセットで深層ニューラルネットワークしてみる
前回の記事で、『Scikit-learn乳がん診断データセットで深層ニューラルネットワークしてみる』これをやりました。中々の正解率がでましたので、他でもやってみようということで、今回は回帰ですが、やっていこうと思います。 データの確...
機械学習Scikit-learn乳がん診断データセットで深層ニューラルネットワークしてみる
前回『【kaggle】いろんな果物を分類してみる』は教師なしの分類をk平均法でやりました。今回は深層ニューラルネットワークをかじったので、早速、Scikit-learn乳がん診断データセットでやってみようと思います。元日に。 各種ラ...
機械学習【kaggle】いろんな果物を分類してみる
カグルのデータセットに、こんなんありました。果物と野菜の栄養成分表です。野菜もありますが、ひとまず、果物について、分類してみようと思います。ちょっと調べてみたのですが、果物と野菜を分類する明確な定義ってないんですって。なので、このデータで...
機械学習いろんなアルゴリズムの分類予測平面を見てみる
決定木やサポートベクトルマシンの予測平面は『決定木の予測平面を描画してみる①』『サポートベクトルマシンの予測平面を描画してみる』ここらで見ましたが、他のアルゴリズムでは予測平面の形がどんなんになるんかーなー、ということで今回はそれを見てい...
機械学習少ないデータでサポートベクトルマシンしてみる
AIやら機械学習やらは、ある程度のデータ数があることが前提になってる気がするのですが、めっちゃ少ないデータだとどうなるの、が見たくなったのでやってみます。どうなるかが、想像しにくい、前回『サポートベクトルマシンの予測平面を描画してみる』も...
機械学習サポートベクトルマシンの予測平面を描画してみる
前回は メイクガウシャンクオンタイルズで生成したデータに対して、決定木による予測平面を描画しました。いいんですけど、境界線がカクカクしてるので（決定木だから当然）、やっぱりなんかこう滑らかな境界線が見たいですよね。となると、そうです、サポ...
機械学習決定木の予測平面を描画してみる③
さて、前回『決定木の予測平面を描画してみる② 』、多値でのケースも見てみたのですが、言うて7つの塊が置いてるだけ―、なのでもうちょっと複雑な分布が欲しくなります。なりました。そこで、また、サイキットラーンデータセッツをまさぐると、やっぱり...
機械学習決定木の予測平面を描画してみる②
前回『決定木の予測平面を描画してみる①』の続編で、もう少しやっていきたいと思います。それでは、いってみましょう。 ハイパーパラメータの変更 max_depth 木の最大の深さ3 min_samples_leaf 葉に入る最小...