機械学習– tag –

Pythonで重回帰分析を行ってみます。 先にPythonによる単回帰分析の記事を読んでいただいたほうが分かりやすいかもしれませんが、こちらのみ読んでいただいても分かるようにはしております。また、今回もstatsmodelsライブラリを使用します。 https://anal...

以前、回帰分析を用いて気温とアイスクリームの売上の関係について推測しました。 https://analysis-navi.com/?p=1217 「気温」の情報だけでもなかなか良い推測が出来たようですが、気温だけでなく、もっと色々なデータがあったとしたらどうでしょうか。例...

Pythonを使って回帰分析を行ってみましょう。理論や用語についてはこちらをご覧ください。 https://analysis-navi.com/?p=1217 データの読み込み まずは何はともあれ、データを読み込みます。今回は「気温とアイスクリームの売上」データを読み込み、その...

Pythonを使って多クラス混同行列を作り、評価指標を計算してみましょう。 混同行列はsklearn.metricsパッケージを使うと非常に簡単に計算することができますので、Excelで計算させるよりもパッとPythonでやってしまいましょう。 混同行列についてはこちら...

クラスタリング手法の一つ、階層型クラスタリングの計算過程について整理しました。階層型クラスタリングと一言で言っても様々な方法があるのですが、本記事では代表的な4手法について説明します。 クラスタリングの概要については以下に説明しています。 ...

以下は、「2015年から2017年の、月別平均気温(℃)とアイスクリームの売上(円/世帯)」のグラフです。 ※参考https://www.icecream.or.jp/biz/data/expenditures.htmlhttp://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/monthly_s3.php?prec_no=44&block_no=4...

2015年あたりから、「AIと言えばディープラーニング(深層学習)」というくらい、ディープラーニングの実力やその可能性・発展性が浸透してきたように感じます。確かに画像認識を行いたいのなら今やディープラーニング一択に近いですし、音声認識や自然言語...

クラスタリング手法の中でおそらく最も広く使用されている手法、k-means法(k-平均法)について説明します。 クラスタリングの概要については以下に整理しています。 https://analysis-navi.com/?p=2957 k-means法のアルゴリズム k-means法は以下の手順でデ...

多クラス分類における混同行列と、その性能評価指標について整理します。 2クラス分類とは、ある動物の画像が「ネコか、ネコ以外か」に分類するような2択問題を解くもの。それに対し、多クラス分類とは、ある動物の画像が「一体何の動物なのか」を推測する...

AIの精度評価をする時や、データ集計の際にによく用いられる混同行列(Confusion matrix)についてです。また、そこから計算される色々な性能指標についても整理します。（よく間違われますが、「混合行列」ではないのでご注意下さい。） 今回は、「ある画像...