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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...
機械学習

決定木の予測平面を描画してみる①

今回は、タイトルの通り2次元データを用いて決定木の予測平面を描画したいと思います。それでは、いってみましょう。 ライブラリをインポート import numpy as np import matplotlib.pyplot a...