July 2014
Beginner to intermediate
456 pages
11h 26m
Japanese
Content preview from 戦略的データサイエンス入門 ―ビジネスに活かすコンセプトとテクニック
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4 章 モデルをデータにフィットさせる
に高い精度を出しているため、分類木の方が良いモデルであると考えたくなります。この結
果を本当にそのまま信じるべきでしょうか。この違いは
569
個のインスタンスの中のたった
1
個の誤差によって生じたものです。さらに、精度の数値は、モデルを作るもとになった同
じデータセットに対して、各モデルを使ったときの評価から得られたものです。この評価結
果をどの程度信頼すればいいでしょうか。
5
章、
7
章、
8
章では、モデルの評価におけるガイ
ドラインと陥りがちな落とし穴について説明します。
4.5
非線形関数、サポートベクターマシン、
ニューラルネットワーク
ここまでこの章では、データサイエンスでよく使われる数値関数、つまり線形モデルを説
明してきました。こうしたモデルにはさまざまな種類があり技法があります。図
4-12
では、
関数にさらに複雑な特徴を持たせることで、線形関数が実際には非線形モデルを表すことが
できる、ということを示しています。この例では「
4.1.3
データから線形判別器を見つけ出
す例」で紹介した
Iris
データセットを使い、二乗項（がく片の幅）
2
を入力データに加えま
した。結果として得られたモデルは、元の特徴空間における放物線となっています。つまり
（がく片の幅）
2
の項が反映されたのです。また、元のデータセットに対して、ブルーフラッ
グのデータポイントを
(4, 0.7)
の場所に
1
つ加えています。星印を付けた点がそのデータポ
イントです。
この章の基本コンセプトは、単に線形関数をフィットさせるというだけでなく ...
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I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.