その2機械学習こんにちは、気象予報士のy_kawasaki(取得してもう早、15年経つらしい)です。前回は、精度が向上するどころか、悪化するという大惨事で終わりましたが、精度向上を目指します。ここで、日本付近の気象学的知識を投入して考えましょう。天気は西から変わるんです!というわけで、安直に、静岡くらいの天気情報を入れたいと思います。東京と静岡を読み込んで、風向をDropします。axis=1)このままでは、カラム名が、東京と静岡で被ってしまうので、変更します。'S_Cloud']ラベルを作ります。validationをします。cv=5).mean()0.71747329443213614だめです。ここでめげてはいけません。名古屋を追加して、風向をDropして、東京と静岡と名古屋とラベルを結合します。cv=5).mean()0.74850792065819993精度が改善しました!念のため大阪も入れてみましょう。cv=5).mean()0.74257704829365201特に大きな変化は見られません。変数が多すぎて、良いモデルとはいえないので、変数選択をして、変数を減らしてみました。cv=5).mean()0.74668767747371056他の指標も確認しておきます。0.3922010819143318全体的に改善はしています。このアプローチでは、この程度が限界のようです。17:39Tweet関連記事2018-01-05無料のeラーニング「Aidemy」をやってみて、ディープラーニングでひらがなを分類してみた。皆様新年あけましておめでとうございます。皆さんこんにちは、h_matsumotoです。Are青山のアドテク会社。アドネットワークやDSPを開発・運用。サーバを止めてみたよ。インターン:実業務体験編インターンでCTR予測をしましたSearchArchiveスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。