マガジンのカバー画像

古典機械学習を学ぶ

26
本
線形回帰、ロジスティック回帰、正則化、決定木、サポートベクトルマシン、クラスタリング、次元削減などの機械学習の仕組みを解説していく予定です。
運営しているクリエイター
澁谷直樹

#弱学習器

scikit-learn機械学習⑯アダブースト実践編

前回は、アダブーストの理論的な側面を紹介しました。今回は、scikit-learnを使って簡単な実験を行います。 今回使うデータセット digits は数字の画像データです。各数字は、８x８ピクセルの画像で、ラベルは０から９までの10個のクラスになります。 以下は、digits からのサンプル画像です。 このような画像を scikit-learnの AdaBoostClassifier で分類します。 まず、いつものように探索的なデータ分析を行います。次に、データセッ

澁谷直樹

scikit-learn機械学習⑮アダブースト

前回は、ランダム・フォレストを使って実験しました。今回は、ブースティング（Boosting）の一種であるアダブーストを取り上げます。 振り返ってみると、ランダム・フォレストは、アンサンブル学習の一つであるバギングを改良したものでした。ただし、アンサンブル学習には他にも種類があります。特によく知られているのが、ブースティングです。バギングとブースティングはなんとなく似ているという印象を持つ方もいるかもしれませんが、今回の記事ではその違いを明確に解説します。 なお、バギングも

澁谷直樹