実践 機械学習システム

1.6

 まとめ

25

モジュールの

fsolve

関数を用いて、初期値を与えることで解を求めることができます。ここで

fbt2

は、次数

2

の多項式であり、（これまでの議論から）私たちが採用することになった学習モデルを表すこ

とにします。

>>>

print(fbt2)

2

0.08844 x - 97.31 x + 2.853e+04

>>>

print(fbt2-100000)

2

0.08844 x - 97.31 x - 7.147e+04

>>>

from scipy.optimize import fsolve

>>>

reached_max = fsolve(fbt2-100000, 800)/(7*24)

>>>

print("100,000 hits/hour expected at week %f" % reached_max[0])

100,000 hits/hour expected at week 9.827613

私たちのモデルが導き出した結果は、約1 ヶ月後にサーバは限界に達するだろうということです（現

在4.4週目であり、9.8週目に限界に達すると予想されています）。

もちろん、予測に対しては、不確かさが伴います。さらに現状を理解するためには、より洗練され

た統計手法を取り入れることで、変化に

ついてさらに深く理解し、遠い未来を予測することができます。

今回取り扱った対象は、Webページにアクセスするという「人の振る舞い」についてであり、その背

後には人と人との相互関係があります。そのこ