【機械学習】新しい勾配ブースティングアルゴリズム「NGBoost」を使ってみた
こんにちは。今回は、昨年発表された新しい機械学習アルゴリズムである「NGBoost」を使ってみたいと思います。使ってみたいと思いつつ気がつけば半年ほど経ってしまっていました・・思ったらすぐに行動しなきゃですね、、 NGB...
機械学習モデリング
機械学習
機械学習【機械学習】Permutation Importanceでモデルの変数重要度を解釈する
こんにちは。今回は、機械学習モデルの変数重要度を計測する手法の一つである、Permutation Importanceについて調べてみたことをまとめておきたいと思います。 Permutation Importanceとは...
機械学習【機械学習】PDPBoxでPartial Dependency Plotを描いて機械学習モデルを解釈する
こんにちは。今日は、統計・機械学習モデルの解釈の手助けとなる、Partial Dependency Plot (PDP)の実装方法をまとめておこうと思います。 Partial Dependency Plotとは？ 線形モ...
機械学習TensorFlowHubの事前学習済モデルを使ってみた
こんにちは。本日はTensorflow Hubの使い方について解説してみたいと思います。 最近の一連の機械学習関連の記事を書いているきっかけにもなっているのですが、自然言語処理の勉強にあたって必要になった情報や知識を整理...
データ分析機械学習における転移学習とファインチューニング
こんばんは。本日は転移学習(Transfer Learning)とファインチューニングについて調べたことを備忘メモを残しておこうと思います。 最近、自然言語処理を勉強し始めたのですが、書籍などをみていると、この「転移学習...
データ分析【機械学習】決定木モデルの変数重要度をわかりやすく解説する
こんにちは。今日は決定木モデルのふるまいの解釈に使われる変数重要度について、自分でも理解が少しあいまいだったので整理してみようと思ってこの記事を書いています。 同じ疑問を持たれている方のお役に少しでも立ちましたら幸いです...
機械学習SHAPで機械学習モデルの予測根拠を解釈する
こんばんは！今日はモデルによる予測結果の解釈性を向上させる方法の１つであるSHAPを試してみたいと思います。私自身機械学習・データサイエンスを絶賛勉強中ですので、記事内容に謝りがあればご指摘いただけますと幸いです。 実ビ...
機械学習勾配ブースティングのDART法について調べてみた
Light-GBMの”boosting”ハイパーパラメータで”dart”というものがあり、しかもKaggleなどのコンペティションではこのオプションが使われていることが多い...
機械学習CNN（畳み込みニューラルネットワーク）でCIFER-10画像認識
普段はテーブルデータ分析がメインで、ニューラルネットワークは昔本で読んだっきり、実務で使う機会もなく忘れかけていたので、久々に復習しようと思い、記事にまとめておくことにしました。練習にはCIFAR-10のデータセットを使...
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初めまして。
東京で働くデータ分析屋兼アプリケーションエンジニアです。旅行とカメラと江戸時代が趣味です。日々勉強したこと、趣味のことについて、自分の記録も兼ねて。
もともとは旅行記残そうと思って始めたブログですが、いつのまにか技術の話ばっかりに・・
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