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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
book

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.
Content preview from 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
6.2
 クラスタリングの評価
147
表6-3 グレードと利子率
grade int_rate
0.0 734.270844
1.0 1101.420857
2.0 1349.988902
3.0 1557.714927
4.0 1737.676783
5.0 1926.530361
6.0 2045.125000
7.0 1216.501563
6.2
 クラスタリングの評価
データの準備ができた。
X_train
には
34
の数値特徴量が、
y_train
には数値としてのローングレー
ドが格納されている。教師あり学習であればこの
y_train
をアルゴリズムの訓練に使うのだが、ここ
では結果の評価にしか使わない。最初のクラスタリング応用システムを構築する前に、クラスタリング
アルゴリズムによって得られるクラスタの良し悪しを評価する関数を導入しよう。クラスタの良し悪し
を評価するには、同質性という考え方を用いる。
クラスタリングアルゴリズムがうまく機能して
LendingClub
データの借入者をうまく分離できていれ
ば、個々のクラスタ内の借入者は互いに類似していて、別のクラスタの借入者は類似していないはず
だ。つまり、互いに類似している
1
つのグループに入れられた借入者たちは類似した信用情報を持って
いるはずで、信用度合いも類似しているはずだ。
もしこの仮定が正しければ、(他の実世界での問題と同様に、このような仮定は部分的にしか正しく
ないのが常なのだが)あるクラスタ内の借入者はだいたい同じローングレードになっているはずだ。し
たがって、 ...
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