データサイエンス

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...
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...
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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。...
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