「Rist主催 Kaggle Workshop #1」にてLT発表しました。テーマは「おすすめコンペは何？」という質問への答え方です。発表資料やプレゼンテーション動画を掲載したので、ご興味あらばご覧いただければと思います。 最近Kaggle系のイベントに飢えていたので、…

Pandasのパイプラインを作る「pdpipe」というライブラリを知ったので、少し触ってみました。本記事では、簡単な使い方および良かった点・悪かった点をまとめます。 Pandas処理の「パイプライン」を作るライブラリがあるらしいBuild pipelines with Pandas us…

少し前に話題になっていた「streamlit」を用いて、簡単なwebアプリを作ってみました。デザイン部分をほとんど意識せず、お手軽にwebアプリを作成できます。公式ドキュメントも充実しており、分かりやすかったです。細かいデザインに手を入れる必要がない場合…

2月末ごろに完全在宅勤務に移行した後に購入した「リングフィットアドベンチャー」を（一旦）クリアしました。 なんか運よく調達できた（switchがまだ無い） pic.twitter.com/idv0Dk4rmv— u++ (@upura0) March 11, 2020 リングフィットアドベンチャーとは？ …

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 学習アルゴリズムとして「RandomForestClassifier()」も利用し「max_depth」の値を調整します。 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.ensemble import RandomForestC…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 学習時の「C」の値を調整することで、学習・予測結果が変わります。 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.metrics import accuracy…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 ロジスティック回帰を用いた場合は「.coef_」で特徴量の重みを確認できます。今回は値の絶対値に興味があるので、事前にソートした上で上位・下位10個の特徴量を出力します。 import joblib clf = joblib.load('ch06/mod…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 適合率，再現率，F1スコアはそれぞれ「precision_score()」「recall_score()」「f1_score()」で計算できます。「average」には「'micro'」「'macro'」などが指定可能*1です。 import pandas as pd import joblib from sk…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 混同行列は「confusion_matrix()」で作成できます。 import pandas as pd import joblib from sklearn.metrics import confusion_matrix X_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None) X_test = pd.r…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 正答率は「accuracy_score()」で計算できます。 import pandas as pd import joblib from sklearn.metrics import accuracy_score X_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None) X_test = pd.read_ta…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 学習を終えたモデルは、予測値が未知の特徴量（X_test）を与えて予測させることができます。 import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression X_train = pd.read_table('ch06/train.feature.t…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 用意した特徴量と予測の対象のペアから、機械学習アルゴリズムを用いて予測器を学習させましょう。 import pandas as pd import joblib from sklearn.linear_model import LogisticRegression X_train = pd.read_table('…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 カテゴリ分類に有用そうな特徴量を抽出します。ここでは、問題文の指示通りの最低限の特徴量を作ります。sklearnに用意されている「CountVectorizer()」が利用可能です。 記事の見出しを単語列に変換したものが最低限の…

問題文 nlp100.github.io 問題の概要 本章では、ニュース記事の見出しからカテゴリを分類する機械学習モデルを構築します。最初に指示に従ってデータセットを整形します。次の4段階で処理しました。 ファイルのデータ形式の確認 情報源（publisher）が”Reute…

「Sports Analyst Meetup #8」*1を、7月18日に開催しました。昨今の情勢を受け、7回目に引き続きのオンライン開催でした。 資料 spoana.connpass.com togetter togetter.com 発表内容 今回は10名の方にLTをしていただきました。いずれも素敵な内容で、多くの…

新型コロナウイルス感染症の拡大防止のため第1節を終えた段階で中断していたJ1リーグは、7月4日に一斉再開しました。7月中は移動による感染リスクを避けるため近隣クラブが対戦する方式を採用しており、具体的には全18チームを東西に2分して各グループ内で対…