scikit-learn

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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