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…