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【matplotlib】円グラフを表示する基本とラベル表示、デザインの変更の仕方[Python]
Matplotlibで円グラフを表示 前回まで機械学習ライブラリScikit-learnの糖尿病患者のデータベースを色々といじってきました。 その中で円グラフを使う場面があったのですが、とりあえず最低限の使い方だけ紹介して、詳しい解説を後回しにしていました。 と... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで特徴量の掛け合わせがいい特徴量になるか検討[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで、全ての特徴量を二乗して新たな特徴量として、良い特徴量となりそうか、相関マップをみてみました。 今回はそれぞれの特徴量を掛け合わせて、よい特徴量となるか試してみたいと思... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで特徴量の二乗がいい特徴量になるか検討[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試し、RidgeRegressionモデルに対して使われやすい特徴量をグラフ化して分析してみました。 残念ながら前回の検討はいい結果となら... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルで特徴量の全組み合わせを試して、グラフ化(分析編)[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試し、RidgeRegressionモデルに対して使われやすい特徴量をグラフ化するプログラムを作成しました。 今回はそのプログラムを使って... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルで特徴量の全組み合わせを試して、グラフ化(プログラミング編)[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試し、使われやすい機械学習モデルを円グラフで表示してみました。 今回はそこからもう一歩進めて、使われやすいモデルのなかで、... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルで特徴量の全ての組み合わせを検討(再チャレンジ)[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試すためのプログラムに円グラフで表示する機能を追加しました。 今回はそのプログラムを使って、新しい指標を使い、複数の機械学... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルで特徴量の全組み合わせを試し、結果を円グラフで表示[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試すためのプログラムを改変してみました。 作ってみたところで気づいたのは、複数の機械学習モデルで特徴量の全ての組み合わせを... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルの特徴量の全組み合わせを試すプログラムをさらに改変[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試すためのプログラムを検討してみました。 その結果分かったことは、単純に予想精度の平均スコアだけで比較すると、どうやらLinea... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルで特徴量の全ての組み合わせを検討[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnで複数の機械学習モデルで特徴量全ての組み合わせを試すためのプログラムを作成しました。 今回はそのプログラムを使って、どんな結果が出るのか試してみたいと思います。 ということ... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで複数の機械学習モデルの特徴量の全組み合わせを試すプログラムへ改変[Python]
機械学習ライブラリScikit-learn 前回、機械学習ライブラリScikit-learnの糖尿病患者のデータセットでRidgeRegressionモデルを使い、特徴量の全ての組み合わせを検討してみました。 そこで分かったのは、やはり機械学習のモデルによって、予想精度のスコア...