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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... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットでRidgeモデルで特徴量の全組み合わせを検討[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の糖尿病患者のデータセットでSVR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。 その結果としては、SVRモデルでは「s5」、「bmi」を特徴量として学習させれば十分、だ... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットでSVRモデルで特徴量の全組み合わせを検討[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の糖尿病患者のデータセットを使い、特徴量の全ての組み合わせを試す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、SVRモデルで特徴量の全ての組み合わせを試し、どんな... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットで特徴量の全ての組み合わせを試すプログラムを作成[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を使い、SVRモデルのkernelのうち、polyのオプションを色々と試してみました。 ただこれまで何回かに分けて、オプションを色々といじってきたのですが、な... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットでSVRモデルのオプションを検討 その4[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を使い、SVRモデルのkernelのうち、sigmoidのオプションを色々と試してみました。 今回は最後の一つ、"poly"のオプションを色々といじってみることにしま... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットでSVRモデルのオプションを検討 その3[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を使い、SVRモデルでkernelをrbf中心に色々と試してみました。 今回は"sigmoid"に関連するオプションを見ていきたいと思います。 ということでまずはデー... -
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【Scikit-learn】糖尿病患者のデータセットでSVRモデルのオプションを検討 その2[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を使い、SVRモデルのうちどのkernelでも共通に影響のある(だろう)オプションを試してみました。 今回はデフォルトのkernelであるrbfに影響があるオプシ...