はじめに みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社の@fujineです。 いきなりですがAIエンジニアの皆さん、scikit-learnが実験的にGPUに対応していたこと、ご存知でしょうか？ scikit-learnは機械学習分野における古参パッケージの1つです。多様な機能を提供する一方、FAQにて「GPUに対応する予定はない（キリッ）」と公式宣言しており、scikit-learnが好きな自分としては「勿体無いなぁ」と常々感じていました。 そんな中、何気なくRelease Highlights for 1.2を読んでいたら以下文面を発見！しかも約半年前の2022年12月にリリースされてる… Experimental Array API support in LinearDiscriminantAnalysis Experimental support for the Array API sp

Scikit-learnは多機能で広く使われているPythonの機械学習ライブラリですが、提供されている多数のモデルをどれが一番性能が良いのか比較するのは一苦労です。そこで役立つのがall_estimators()関数です。 all_estimators()とは？ all_estimators()はScikit-learnが提供する全ての推定器（モデル）のリストを返す関数です。特に引数type_filterを指定することで特定の種類（'classifier'、'regressor'等）のモデルだけを取得することが可能です。 実際に使ってみる 以下のコードでは、カリフォルニア住宅価格データセットを用いてall_estimators()で取得した全ての回帰モデルを一度に評価し、その中で最も良いモデルを見つける例を示します。 今回はall_estimators()の使用例にのみフォーカスするため

今回調べたこと ナイーブベイズを実装しようとした際に、最終的な予測の出力で迷った部分があったので、sklearnの実装を参考。 その際に実装の中身を追ったので、内容を記録。 ソースコード 参考コード 今回はBernoulliNBの実装を参考に中身を確認。 import numpy as np from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB rng = np.random.RandomState(1) X = rng.randint(5, size=(6, 100)) Y = np.array([1, 2, 3, 4, 4, 5]) clf = BernoulliNB(force_alpha=True) clf.fit(X, Y) print(clf.predict(X[2:3]))

scikit-learnのLatent Dirichlet Allocation (LDA) のcoherenceを求めるPython機械学習scikit-learnLDA はじめに ちゃお…† まいおり…† LDA (Latent Dirichlet Allocation)、わたしの好きなモデルです。 しかし、現時点のscikit-learn (1.2.2) にはLDAモデルのcoherence (コヒーレンス) を求める関数はありません。 そこで強引に？LDAモデルのcoherenceを求める方法を記します。 コヒーレンスとは 記述や事実の集合は、それらが互いに支持し合っている場合、首尾一貫している (coherent) と言われます。したがって、首尾一貫した事実の集合は、事実のすべてまたは大部分をカバーする文脈で解釈することができます。 トピックのコヒーレンスを測るとは、トピック内の

【scikit-learn】Random forest回帰、デフォルトだとrandom forestじゃないよって話Pythonscikit-learn はじめに 初めまして、いわです。 今回は、scikit-learnのRandom forest regressorをデフォルトのパラメータで使用するとRandom forestとしては機能していないという話をします。 Random forestとは？ Random forestは決定木ベースのアルゴリズムである、くらいの理解はある前提で話を進めます。 まず、random forestの定義について説明します。 以下のqiita記事とRandom forestの論文を参考にしました。 定義 学習データから重複を許してランダムに複数組のサンプル集合を抽出(Bootstrap Aggregating: バギング) 各ノードを分割するために特徴量

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Scikit-LLM is a game-changer in text analysis. It combines powerful language models like ChatGPT with scikit-learn, offering an unmatched toolkit for understanding and analyzing text. With scikit-LLM, you can uncover hidden patterns, sentiment, and context in various types of textual data, such as customer feedback, social media posts, and news articles. It brings together the strengths of languag

Pythonで統計・データ分析！～基本統計量の活用と機械学習の基本：数学×Pythonプログラミング入門（1/5 ページ） データ分析において最もよく使われる表形式のデータを取り扱う方法を見ていく。まず、pandasデータフレームの基本的な取り扱い方法を確認し、次に、各種の基本統計量を求める。また、基本統計量の可視化を行い、データの「見方」についても触れる。最後に、scikit-learnを使った回帰と分類の簡単な例を紹介する。

実際にscikit-learnで出力されるPrecisionやRecallを事例に、適合率と再現率の意味を説明しようと思う 分類モデルの評価指標として、適合率や再現率などがあります。Web上で多くの解説記事がありますが、scikit-learnのclassification_reportに表示される各指標を読み解くためには、プラスアルファの理解が必要です。この記事では、実際にscikit-learnで出力される内容を例にして、適合率と再現率の意味を解説します。 Webとかでよくある説明 機械学習で分類モデルを評価するとき、正解率(Accuracy)、適合率(Precision)、再現率(Recall)、F1-scoreなどの評価指標をよく利用します。これらの解説として、以下のような2値分類の説明が多くあります。 正解率(Accuracy) 正解率(Accuracy) は、全体の中で正解した

4,620円（本体 4,200円＋税10%） 品種名書籍 発売日2022/12/15 ページ数712 サイズB5変形判 著者 Sebastian Raschka　著/Yuxi (Hayden) Liu　著/Vahid Mirjalili　著/株式会社クイープ　訳/福島真太朗　監修 ISBN 9784295015581 第3版まで続くロングセラーのPyTorch版！ 機械学習の基本から、PyTorchによる先進的手法まで本格解説―本書の前半は、定番の機械学習ライブラリscikit-learnによる手法を解説。基本的なモデルから単層ニューラルネットまで実装するほか、データ前処理、次元削減、ハイパーパラメーター、アンサンブル学習、回帰分析などを取り上げます。後半はPyTorchの仕組みを説明し、CNN／RNN／Transformerなどの実装を解説。GAN、グラフニューラルネットワーク、強化学習

※本記事はOracleの下記Meetup「Oracle Big Data Jam Session」で実施予定の内容です。 ※本ハンズオンの内容は事前に下記セットアップが完了していることを前提にしていますのでご参加いただける方々は必ず下記ガイドの手順を実行ください。 ※本記事の内容は以下の動画でも説明しておりますのでよろしければご参照ください。 本記事の対象者 これから機械学習を利用した開発をしていきたい方 機械学習のトレンド技術を知りたい方 なるべく初歩的な内容から学習したい方 はじめに 前回のハンズオンでは、分類問題と回帰問題を通して、機械学習の基本的なワークフローと、そのワークフローに沿ったコード運びを学びました。ワークフローの各ステップでは必要に応じて様々な処理を実行することが理解できたかと思います。 データの前処理のフェーズでは欠損値の補完、カテゴリ変数の変換、相関関係の強い説明変

データアナリティクス事業本部の鈴木です。 Lassoは、例えばscikit-learnを使うと簡単にクロスバリデーション（以降CV）で正則化パラメータとそのときの回帰係数を推定できます。一方で、単にCVで最適なモデルを求めるだけではなく、解パス図を描いて回帰係数の変化を詳しくみたり、CVで求めた値を使ってより簡単なモデルを選択したりしたいと思ったので、scikit-learnの関数を使って試してみました。 Lassoとは Lassoは線形回帰モデルの回帰係数の推定法の一つで、係数の推定時にいくつかの係数を0にすることで変数選択を行える手法です。 以下のように回帰係数のL1ノルムを正則化項として誤差二乗和に付けた関数を、回帰係数について最小化することで回帰係数を推定します。 ただし、L1ノルムは以下です。 例えば2変数の場合、以下の斜線部に誤差二乗和部分（第1項目）の解βLSが入る場合にその

はじめに 「Pythonで儲かるAIをつくる」の著者です。 Amazonリンク 書籍サポートサイトリンク 何を隠そう、私は昔からプログラミングおたく※なもので、書籍のサンプルコードには相当こだわりがあるのですが、「Pythonで儲かるAIをつくる」では、何カ所か悔いの残る実装がありました。 出版社の担当者とも相談し、ちゃんと動いているのだから正誤訂正ではないだろうといわれ、確かにその通りなので、こういう形で後悔を公開するに至った次第です。 ※　コーディング経験のあるプログラム言語は以下のような感じ。他にも多分いくつかあると思います。 BASIC, Assembler(86系),FORTRAN, LISP, Prolog, C(C++は本当にかすかに), Assembler(HOST), APL, APL2, COBOL, REXX, Pascal(Delphi), VB, Java, Pe

Titanicから始めよう：GridSearchCVクラスを使ってハイパーパラメーターチューニングしてみた：僕たちのKaggle挑戦記 scikit-learnが提供する分類器の使い方と、GridSearchCVクラスを使ってそれらのハイパーパラメーターをチューンする手順を見てみましょう。