float個々の予測器に与える最大のインスタンス数。intの場合、最大インスタンス数そのものになる。floatの場合、データXのインスタンス数にmax_samplesを掛けた数になる。float個々の予測器に与える最大の特徴量の数。floatの場合、データXの特徴量数にmax_featuresを掛けた数になる。booleanTrueの場合、個々の予測器に与える学習インスタンスの重複を許す。Falseの場合、学習インスタンスの重複を許さない。booleanTrueの場合、個々の予測器に与える特徴量の重複を許す。Falseの場合、特徴量の重複を許さない。デフォルトはFalse。個々の予測器の学習用インスタンスを重複ありサンプリングするため、それぞれの学習器に対して、学習に用いられないインスタンスがある。これをOOBインスタンスと呼ぶ。各予測器のOOBインスタンスに対する予測精度を計算して平均すると、アンサンブル自体の予測精度を検証することができる。これがOOBスコアである。あり、sklearn.metrics.accuracy_scoreと等価である。デフォルトはFalse。boolianTrueの場合、fitメソッドによる学習時に、以前の予測器を維持したまま、新たな予測器を追加する。追加の予測モデルのみ学習させれば良いので、計算時間を短縮できる。2回目以降のfitの前に、set_paramsメソッドでn_estimatorsの数を増やす必要がある。Falseの場合、fitメソッドを使う度に学習結果がリセットされ、0から学習が行われる。デフォルトはFalse。Noneintで並列計算数を指定する。1の場合、CPUの全プロセッサを使用する。Noneの場合、プロセッサを1つだけ使用する。デフォルトはNone。None乱数シードを指定する。デフォルトはNone。int学習時と予測時に、状況を表示するか設定する。数値が大きいほど、詳細に表示される。0.21.2では、0~2が有効である。デフォルトは0(表示しない)。変数BaggingClassifierクラスのメンバ変数は以下の通り。estimator予測器のオブジェクト。estimators学習した予測器オブジェクトのリスト。arrays各予測器の学習に使用されたインスタンスの番号。arrays各予測器の学習に使用された特徴量の番号。list予測クラスの数。n_classes]学習データ中のOOBインスタンスが、どのクラスに分類されたかを表す配列。n_estimatorsの数が小さい場合は、oob_decision_function_にNaNが含まれる場合がある。oob_scoreがTrueの場合に有効。メソッドBaggingClassifierクラスの主なメソッドは以下の通り。y)Xを説明変数、yを目的変数として学習する。predict(X)説明変数Xのクラスを予測する。predict_proba(X)Xのインスタンスが各クラスに属する確率を出力する。predict_log_proba(X)Xのインスタンスが各クラスに属する確率の対数を出力する。set_params(**params)BaggingClassifierオブジェクトのパラメータを変更する。DataFrameを作成PandaのTimestampで時刻を扱う注目記事プロフィールid:Helve関西在住、電機メーカ勤務のエンジニアです。当サイトのプライバシーポリシーは、こちらを参照ください。Twitterで新着記事を通知しています。読者になる@Helve64をフォローページ最上部に戻る※Adblockが有効の場合やモバイル版ページでは、シェアボタンをクリックできませんはてなブログをはじめよう!Helveさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する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。