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【Scikit-learn】手書き数字のデータセットのデータを画像化［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の手書き数字のデータセットの解説を行いました。 ただ手書き数字のデータセットということで、画像のデータセットだと期待していたのですが、残念ながら数値データになってしま... -
【Scikit-learn】手書き数字のデータセットを確認［Python］
【機械学習ライブラリScikit-learn】 前回、前々回はちょっと寄り道してMatplotlibで円グラフを表示する方法を解説しました。 今回から再度、機械学習ライブラリScikit-learnに戻り、新しいデータセットに挑戦していこうと思います。 ということで今回から... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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... -
【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L... -
【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...