Scikit-learn
Scikit-learnのPolynomialFeaturesでべき乗を求める
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PolynomialFeaturesクラスの引数とメソッドについて解説する。また、特徴量の数を1~3まで変化させ、オプションによって出力がどのように変化するか確認する。

scikit-learnのBaggingClassifierでバギングする
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BaggingClassifierを用いた学習(バギング、ペースティング、ランダムサブスペース、ランダムパッチ)について解説する。

Scikit-learnの主成分分析 (PCA)
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Scikit-learnのPCAクラスのパラメータ、属性とメソッドについて解説する。

Scikit-learn ランダムフォレスト回帰のfeature_importances_の定義
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Scikit-learnの回帰木やランダムフォレスト回帰のクラスには、Feature Importances (FI) という説明変数の重要度を示す指標がある。これは、各説明変数による予測誤差の二乗平均の減少量に対して、データ点数の重みを掛けて求めた値である。