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lru_cacheの使い方

lru_cacheは、fuctoolsライブラリーに定義されているデコレーターです。LRUは、LeastRecentlyUsedの略で、最も直近で使われていないデータを最初に捨てるキャッシュアルゴリズムです。ここでは、同じ引数であれば、結果...
2022.03.22
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AICを使ったモデル作成

赤池情報量規準（Akaike'sInformationCriterion;AIC）は、元統計数理研究所所長の赤池弘次先生が考案した統計モデルの良さを評価するための指標です。小さいほど良いといえます。AICの特徴として過学習を避けるしくみがあ...
2022.03.22
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モデル式　演習

frompatsyimportdmatrixdata={'a':0,'b':0}#変数fr0='a'　式はこの’’の中に入れるdf0=dmatrix(fr0,data)print('+'.join(df0.design_info.colum...
2022.03.22
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色々なモデル式

モデル式を使うと、簡単にモデルを変更できます。使える記号を学びます。#前回のプログラムの読込%run2.ipynb#モデル式から説明変数の表を作成X3=dmatrix('RM*PTRATIO+np.log(LSTAT)-1',data=X,...
2022.03.22
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モデル式の修正

1問目で'RM+PTRATIO+LSTAT-1'というモデル式を使いました。モデル式の修正を通して便利さを体験します。#前回のプログラムの読込%run1.ipynb#LSTATとMEDVの関係plt.plot(Xy.LSTAT,Xy.MED...
2022.03.22
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モデル式

ボストン市の住宅価格の回帰分析を通して、モデル式を使った回帰分析のモデルについて学習します。モデル式を使うと、モデルがわかりやすく、修正が容易になります。モデル式とは、モデルの中から目的変数と説明変数を抜き出して表現したものです。目的変数y...
2022.03.22
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線形回帰とSVR、ランダムフォレストを比較　過学習

#前回のプログラムの読込%run1.ipynb#線形回帰のトレーニングデータとテストデータの平均二乗誤差float(score1),float(score2)(0.165,10.038)SVR#サポートベクターマシン回帰のときfromskl...
2022.03.21
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線形回帰とRidge回帰の比較 過学習

以下の状態を過学習といいます。トレーニングデータの評価値が良いテストデータの評価値が悪いこのクエストでは、下記の手法に対して、これらの評価値がどうなるのかを確認します。線形回帰（LinearRegression）Ridge回帰（Ridge）...
2022.03.21
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ランダムフォレスト回帰

ランダムフォレスト回帰は、複数の決定木を使うアンサンブル学習です。外れ値の影響を受けにくいです。使い方は、他の回帰モデルと同じです。決定木回帰だと過学習しやすいので、ランダムフォレスト回帰の方を使うようにしましょう。#前回のプログラムの読込...
2022.03.21
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SVRのパラメーターの調整

%matplotlibinline%precision3importpandasaspd,matplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfrom...
2022.03.21
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