BaggingClassifierの使用例

 2020/12/7 ·  3 min read

• #Python
• #Scikit-learn

BaggingClassifierクラスの使用例を示す。

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scikit-learnのBaggingClassifierでバギングする

 2020/12/6 ·  6 min read

• #Python
• #Scikit-learn

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。

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Scikit-learnの主成分分析 (PCA)

 2020/12/5 ·  3 min read

• #Python
• #Scikit-learn

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。

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Scikit-learnの正則化付き重回帰モデル

 2020/12/4 ·  5 min read

• #Python
• #Scikit-learn

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。

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Scikit-learnでデータをスケール変換する

 2020/11/23 ·  2021/1/28 ·  12 min read

• #Python
• #Scikit-learn

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。

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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

• #Python
• #Scikit-learn

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。

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