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Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用

by Ankur A. Patel, 中田 秀基
April 2020
Intermediate to advanced
344 pages
8h 22m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
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56
2
章 機械学習プロジェクトのはじめから終わりまで
図2-8 LightGB勾配ブースティングの適合率-再現率曲線(左)とauROC 曲線(右)
2.8
 テストセットを用いた
4
つのモデルの検証
本章ではこれまでに以下のことを学んだ。
機械学習プロジェクトのための環境設定
データの取得、ロード、調査、クリーンアップ、可視化
データセットの訓練セットとテストセットへの分割と
k
分割交差検証セットの準備
適切なコスト関数の選択
ハイパーパラメータの設定と訓練と交差検証
結果の評価
ここでは、個々の機械学習に対して結果を良くし適合不足や過剰適合を避けるようにハイパーパラ
メータを調整すること(いわゆるハイパーパラメータチューニング)はしていないが、
GitHub
上のコー
ド(
https://github.com/aapatel09/handson-unsupervised-learning
)を使えば簡単にできるので各自試
してほしい。
パラメータの調整はしていないが、結果はかなり明らかだ。訓練と交差検証の結果から、
LightGBM
勾配ブースティングが最良で、
XGBoost
はそれよりはやや劣り、ランダムフォレストやロジスティック
回帰はかなり劣る。
テストセットを用いて、
4
つのモデルに対して最終的な評価を行ってみよう。
それぞれのモデルに対して、訓練で得たモデルを用いて、テストセットのトランザクションが不正か
どうかを予測する。そして各モデルが予測した不正確率と実際の不正ラベルを比較して、対数損失 ...
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ISBN: 9784873119106Other