特徴量重要度にバイアスが生じる状況ご存知ですか？ - 学習する天然ニューラルネット

2019/07/15 212 users バイアス 天然ニューラルネット EDA Kaggle 洞察

なぜこの記事を書いたのか？ 決定木をベースにしたアルゴリズムのほとんどに特徴量重要度という指標が存在する。データに対する知識が少ない場合はこの指標を見て特徴量に対する洞察深めることができる。KaggleではEDAのときにとりあえず重要度を見てみるなんてこともするようだ。 しかし、この特徴量重要度にはバイアス... 続きを読む

小説家になろうを機械学習でデータ分析してブックマーク10以上を獲得しやすい条件を探す - Qiita

2019/06/14 199 users Qiita Python 最小二乗法 単語 箇所

はじめに これを書いてる人の機械学習・データ分析のスキルはpythonの拡張子が.pyであることを知ってから10日目ぐらい、「決定木」「最小二乗法」「特徴量」「RMSE」といった単語を初めて見てから7日目ぐらいといったレベルです。なのでより良い方法がある場合や、分析の途中間違っている箇所などがあればコメント欄等で... 続きを読む

決定木の可視化ライブラリ「dtreeviz」が凄かったのでまとめる - St_Hakky’s blog

2018/09/30 585 users Graphviz 可視化ライブラリ ライブラリ ヤツ 衝撃

こんにちは。 決定木の可視化といえば、正直scikit-learnとgraphvizを使うやつしかやったことがなかったのですが、先日以下の記事をみて衝撃を受けたので、そこで使われていたライブラリ「dtreeviz」についてまとめます。 explained.ai dtreevizの概要 dtreevizとは より良い決定木の可視化を目指して作られたライブラリ... 続きを読む

基礎から深層学習まで。おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ - EchizenBlog-Zwei

2014/04/02 124 users データマイニング EchizenBlog-Zwei 本書

書籍おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ。おそらく、というのは多少説明が足りない箇所がある本なので、そのへんが受け入れられない人もいるかなあ、と思ったので。以下、読んだ感想を書いておくので購入を検討している人は参考にどうぞ。 本書の扱う範囲"データマイニングの基礎"と"はじめてのパターン認識"の内容を合わせたような感じ。決定木やルール学習などの古典的な手法からはじまっ... 続きを読む