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No Free Lunch in ML and Life. Pythonや機械学習のことを書きます。

機械学習

【機械学習】混同行列を表示するのに便利な「pycm」

機械学習のクラス分類モデルを評価する際に用いる混同行列を簡単に表示できるちょっとしたライブラリがあったので紹介します。 混同行列とは、機械学習で予測したクラス分類の結果をまとめた行列です。ちょうど上の画像のように「どのクラスに分類されて」「…

【Python】 機械学習の可視化が捗るライブラリ「Yellowbrick」

機械学習Podcast「TWiML&AI」で先週取り上げられた可視化ライブラリ「Yellowbrick」が非常に便利だったので紹介します!ちなみにPodcastには作者の1人であるRebecca Bilbroさんが出演しているので興味持った方は是非聞いてみてください。 twimlai.com www.s…

【Rust】bostonデータセットで重回帰モデルの学習/評価を行う

TL;DR Rustの勉強として、データセットを読み込み重回帰モデルを構築してみました。 Pythonでは良く行っている処理なのですが、Rustで書くと詰まるポイントも多くその分勉強になりました。

Kaggleでよく使われるStacking/Blendingをheamy、Stacknetをpystacknetで高速に実装する

この記事は 機械学習工学 / MLSE Advent Calendar 2018 - Qiita の15日目です。 Stacking/Blendingは実装が面倒 Kaggleなどでよく使われるアンサンブル手法にStacking/Blendingがありますが自分で実装すると結構面倒です またモデルの精度を測る際にK-Fold V…

scikit-learnのRandomForest.feature_importances_のコードを追う

feature_importances_をちゃんと理解する feature_importances_ とは sklearn.ensemble.RandomForestClassifier、 sklearn.ensemble.RandomForestRegressor (など)で特徴量の重要度を出力するメソッドです。 とても便利で、EDAやモデルの精度向上のためのア…

機械学習関係の主要人物20人を調査

先日のイベントで調べよう!と思うきっかけがありました 下のTweetのように先週は「MachineLearning15Minitues」というイベントに参加してきました。 株式会社バクフーの柏野さんの発表が個人的にとても好きな内容で是非皆さんにも見てもらいたいのですが、…

アンサンブル手法のStackingを実装と図で理解する

Stackingとは何か 機械学習モデルの精度を向上させる手法の1つで、モデルを積み重ねる(Stackする)ことで精度を高めます。 ポピュラーかつ、強力な手法なKaggleのKernelで見ることも多いですね。 アンサンブル学習の一種で、他のアンサンブル学習にはAveragin…