Scikit-learnのPolynomialFeaturesでべき乗を求める 📅 2021/1/11 · ☕ 5 min read · ✍️ Helve 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 📅 2020/12/6 · ☕ 6 min read · ✍️ Helve 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) 📅 2020/12/5 · ☕ 3 min read · ✍️ Helve 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の正則化付き重回帰モデル 📅 2020/12/4 · ☕ 5 min read · ✍️ Helve Scikit-learnに実装されている重回帰、Ridge回帰、Lasso回帰、Elastic Netのロジックと使用方法をまとめた。
Scikit-learnでデータをスケール変換する 📅 2020/11/23 · 📝 2021/1/28 · ☕ 10 min read · ✍️ Helve Pythonの機械学習用ライブラリScikit-learnに実装されている、スケール変換について調べた。
Scikit-learn ランダムフォレスト回帰のfeature_importances_の定義 📅 2020/11/22 · ☕ 3 min read · ✍️ Helve 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。