機械学習/Pythonで学習パラメーターを最適化する のバックアップ(No.1)

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  • 1 (2017-08-22 (火) 14:04:18)
  • 2 (2017-08-22 (火) 14:40:33)
  • 3 (2017-08-23 (水) 13:50:45)
  • 4 (2017-08-29 (火) 11:43:05)
  • 5 (2017-09-05 (火) 15:08:38)
  • 6 (2017-09-05 (火) 19:16:26)
  • 7 (2017-09-14 (木) 19:13:25)
  • 8 (2017-09-14 (木) 19:13:25)
  • 9 (2017-09-26 (火) 16:11:01)

はじめに †

前回、Pythonのデータ分析ライブラリーであるpandas、機械学習ライブラリーであるscikit-learn、実行環境であるJupyter Notebookを用いて、決定木による分類を行いました。

• pandasとscikit-learnとJupyter Notebookで決定木を使う - とうごろうぃき

しかしながら、実際のデータに対する分析では、訓練データからモデルを学習して、テストデータに対して予測をして終わり、ということにはなりません。

ここでは、決定木を用いて、もう少しまともな分析を行います。

環境やデータは前回と同じです。

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