ToMo

SHAP値（シャープレイ値）を計算すると、各特徴量がどれだけ予測に影響するか見ることができます。もともとはゲームにおいてどのプレイヤーが貢献しているかを確かめるために使ってたみたい...

今回紹介する手法で、だいたいの分割パターンに対応できると思います。交差検証をする理由・過学習を防ぐため・未知のデータで性能を評価したいためです。機械学習モデルを作るとき、データを入...

機械学習で画像分類をやってみたいけど、初心者すぎてなにしたらいいかわからない。。。という方は、手書き数字のデータを使って分類してみましょう。すごく簡単なないようなので、初心者でも取...

TabNetで機械学習モデルを作る方法を解説します。Kaggleでもちょいちょい見かける、表形式データで使えるモデルです。回帰モデルデータセットimport pandas as p...

Pythonを勉強したいけど、どこでコードを書いたらいいのかわからない。。。という方は、Google Colaboratoryを使いましょう。私は有料のColab Pro, Col...

pytorchはtimmやBERT(transformers)が使えるので、非常に優秀なライブラリです。>>pytorchとtimmで画像分類モデルを作る方法>>pytorchとB...

BERTは文章を使ったタスクで主流のモデルです。BERTの計算は非常に重いので、通常のノートPCに入っているようなCPUの計算だけではほとんど実装できません。Google Cola...

LightGBMとtf-idfを使った簡単な分類からやってみましょう。最近の主流はBERTですが、こちらは計算が重くGPUが必要なので、とりあえず文章分類を勉強してみたいなら今回の...

最近の技術発展はすさまじく、画像分類ごときは一瞬で作成できます。初心者でもコードをコピペすれば実装できるので、やってみましょう。Pythonの実行環境を持っていない人はGoogle...

LightGBMは簡単に作れるわりに精度が良く、計算も軽いので、とりあえず最初に作ってみるモデルとして最適です。今回はLightGBMを使って回帰モデルを作る方法を解説します。分類...