【機械学習超入門】scikit-learnについて【知っておきたいライブラリ】
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- เผยแพร่เมื่อ 27 ส.ค. 2024
- 今回は機械学習に欠かせないライブラリ、scikit-learnについて話します。
どういう風に使われるのか実際の動くイメージを見せていきます。
【ちんちゃんねるプロフィール/経歴】
大学:教育学部でハード・ソフト・プログラミングを一通り学ぶ
24歳:SIerに新卒入社
27歳:自社でサービスを持てないことに疑問を感じ退職して上京
28歳:児童施設職員(アルバイト)
29歳:Web系転職
33歳現在:Web系勤務AIリードエンジニア
経済産業省プロジェクト「AI Quest」第一期生
2018/10より機械学習に本格的に取り組み始めました。
まだまだ勉強中のこともありますが実務で経験したことも含め発信しております。
AI、教育、古典思想に興味があります。
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「ゼロから作るDeep Learning」
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「Pythonではじめる機械学習」
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#scikit-learn #機械学習 #ライブラリ
サイキットです
これが更にAutoMLを使うとどのアルゴリズムで行えば最も精度良く分析及び予測できるのかがすぐに分かるようになるんでしょうか。正に日進月歩の進歩ですね。
参考になる動画ありがとうございます!
ただすみません、細かいのですが読み方
サーキット・ランではなくサイキット・ランなのでは...?
はい、最初にサーキットランと覚えてから癖が抜けないので…
実際はサイキットランですよね。
わかりやすいです。
あと蛍光灯が丸い
ありがとうございます^^
1:46くらいの、「ごにょごにょする」ってところもやってみました。
# テストデータ
test = df_all.iloc[len(df_train):]
test = df_all.drop("Survived", axis=1)
↑この部分で、せっかく分割したtestに、全体から"Survived"を除いたものに上書きしてしまっていて行が増える気がします。
test = test.drop("Survived", axis=1)
とすべきではないでしょうか?初心者なので、間違っていればご指摘願います。m(_ _)m
おっしゃる通りかなと思いますmm
df_allに続けて処理しては意味がないですね。。
サーキット??
思ってたより簡単そう
先人たちのおかげでとても簡単になってます^^