scikit-learn

機械学習 – matplotlib でモデルの決定境界を描画する方法

matplotlib で scikit-learn で学習したモデルの決定境界を可視化する方法について解説します。

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機械学習 – ホールドアウト、クロスバリデーションについて

機械学習におけるモデルの評価方法であるホールドアウト、交差検証 (クロスバリデーション) について解説します。

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機械学習 – カテゴリ変数を整数や one-hot 表現に変数する方法

カテゴリ変数を数値に変換する方法として、順序エンコーディング (Ordinal Encoding) とワンホットエンコーディング (One-hot Encoding) を解説します。

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機械学習 – 特徴量のスケーリングについて

scikit-learn を使った特徴量のスケーリング方法について解説します。

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機械学習 – 精度、適合率、再現率、F値について

精度 (Accuracy)、適合率 (Precision)、再現率 (Recall)、F値 (F-Measure) について解説します。

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機械学習 – 混同行列、真陽性、真陰性、偽陽性、偽陰性について

クラス分類モデルを評価するときに使用する混同行列、真陽性 (TP)、真陰性 (TN)、偽陽性 (FP)、偽陰性 (FN) について解説します。

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回帰モデルの評価指標まとめ – MSE、MSLE、MAE、決定係数など

回帰モデルを評価するときに使用する評価指標をまとめました。

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