実践 機械学習システム

5.4

 最初の分類器を作成する

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を決定します。

>>> all_answers = [q for q,v in meta.iteritems() if v['ParentId']!=-1]

>>> Y = np.asarray([meta[aid]['Score']>0 for aid in all_answers])

5.4

　最初の分類器を作成する

ここでは手始めに、前章で扱った最近傍法

―

それはシンプルで美しい手法でした

―

を用いるこ

とにしましょう。最近傍法は単純で古くからある手法ですが、とても強力な手法です。最近傍法はモ

デルベースの手法ではないため、どのようなデータもそのままの形で学習することができます。しか

し、この美しさが欠点になりえることがすぐにわかると思います。

5.4.1

　

k

近傍法からスタートする

今回は自分で実装せずに、sklearnで用意されてあるツールキットを用いることにします。k近傍法

は

sklearn.neighbors

にあります。まずは

k=2

（近傍2点）から始めることにします。

>>>

from sklearn import neighbors

>>>

knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=2)

>>>

print(knn)

KNeighborsClassifier(algorithm=auto, leaf_size=30, n_neighbors=2, p=2, warn_on_

equidistant=True, ...