データサイエンスGoogle Colabで長時間実行する方法（Hyperdash）
機械学習をクラウドで実行できるGoogle Colab 機械学習を行うのに、メモリやCPU/GPUを増強が必須ですが、Googleがブラウザ上で動作するJupyter notebook環境Google Colabを無料でリリースした...
データサイエンス
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アナリティクススプレッドシートとGoogle Apps ScriptでBigQueryを監視
分析データも監視が必要 データ分析用のテーブルやGoogle Analytics、FirebaseなどからBigQueryにインポートされたテーブルが更新されていなくて、分析結果が狂ってしまったって事はありませんか？特にGoog...
データサイエンスjupyter notebookでUntitledファイルを自動生成しない
以前の記事で、jupyter notebookで自作したクラスを自動でimportする方法を紹介しました。この機能はjupyter notebook上でスクリプトを保存するたびにpythonファイルやhtmlファイルを自動生成＆更新し...
データサイエンス学習曲線（Learning Curve）で過学習、学習不足を検証
機械学習では学習データ数によって学習不足だったり過学習を起こしていないか？という心配が出てきます。それを検証するのがLearning Curveです。Learning Curveはサンプル数を変えながら学習データと検証データの正解率の推移を計算し、それらの比較からモデルが適切かどうかを検証します。
データサイエンスvalidation_curveでGridSearchCVとRandomForestClassifierのパラメータチューニング
前回はGridSearchCVを使って、ランダムフォレスト（RandomForestClassifier）のパラメータの最適解を求めました。 「GridSearchCVを使えば、いつでも最適解を出せるから楽だよね」 と思ってました...
データサイエンスmatplotlib.pyplotの'str' object is not callableエラー
謎のエラー 'str' object is not callable Pythonでグラフを作成するときによく使うmatplotlib.pyplotですが、ある時、何気なくいつもどおりラベルを表示させようとしたら、'str' obje...
データサイエンスKaggleのTitanic課題をGridSearchCV＋RandomForestClassifierで挑戦
前回はRandomForestClassifierでTitanic課題に挑戦しましたが、その前に行ったDecisionTreeClassifierよりも悪い結果となってしまいました。通常はRandomForestClassifierのほう...
データサイエンスRandomForestClassifierでKaggle Titanicに挑戦
前回はKaggleのTitanicの課題に決定木（DecisionTreeClassifier）で挑戦して、76.5％の精度を出しました。 今度はランダムフォレスト（RandomForestClassifier）を使ってみます。 ...
データサイエンスjupyter notebookで自作したクラスを自動でimport
jupyter notebookで自作したクラス（モジュール）をインポートできない Pythonは自分で作成したクラスを簡単にインポートできます。 from ファイル名 import クラス名 ですが、jupyter note...
データサイエンス機械学習初心者がKaggleのTitanic課題でモデルを作る
機械学習の挑戦者が集まるKaggle 機械学習初心者だったら、「Pythonでモデリングの勉強はして機械学習を実際にやってみたいけど、データがない」と悩んだことはありませんか？ そんなあなたにおすすめしたいのがKaggleです。...