データサイエンティスト(仮)

元素粒子理論屋。いっぱしのデータ分析屋になるために修行中です。

scikit-learn

Pythonでデータ分析:ランダムフォレスト

導入 前回、非線形的な効果を表現することの一例として、決定木回帰を紹介しました。 tekenuko.hatenablog.com決定木は、ざっくりとしたデータの特徴を捉えるのに優れています*1。しかしながら、条件がデータに依存しがちなため、過学習しやすいという欠点も…

Pythonでデータ分析:決定木

導入 前回、線形回帰からの拡張の一つとして、非線形項をモデルに加えることを紹介しました。 tekenuko.hatenablog.com 非線形性を表現する方法は他にも幾つかあり、その一つに、決定木という手法があります。今回は、回帰に決定木を用いた方法を紹介します…

Pythonでデータ分析:非線形効果を導入

導入 前回、ボストン近郊の住宅情報のデータを用いて線形回帰モデルを作りました。 tekenuko.hatenablog.com今回は、モデルの性能を上げる可能性の一つとして、多項式や指数・対数などの非線形効果をモデルに投入した場合の振る舞いを見ようと思います。 参…

Pythonでデータ分析:線形回帰モデル

導入 データ分析にて、最も基本的な回帰分析から始めていきます*1。回帰分析とは、説明したい変数(目的変数)とそれを説明するための変数(説明変数)の間の関係を求める手法です。機械学習の手法の区分としては、教師あり学習(解答に相当する教師データを…