Developers開発の実験等々、クイックサーブのメンバーが好き好きに書き込んでいく場所です。前回実装した、足し算を線形回帰学習するモデルがどのような学習をしたかを評価する線形回帰学習で算出した式を確認する線形回帰モデルは、目的変数Yを求めるために、説明変数X1,X2,X3...それぞれに偏回帰係数b1,b2,b3...を掛け、最後に切片(誤差)eを付与する。式にすると以下のようになる。e今回の単純な足し算モデルは、結果Yに対して、入力値が2種類なのでX1とX2が存在する。0では各b及びeがどのような値になったか確認する。学習が完了したモデルのcoef_,intercept_にそれぞれ偏回帰係数と切片が格納されているのでそれを確認する。-4.440892098500626e-16小数計算ならともかく、今回は結果をint関数で整数化しているので、このレベルの誤差なら数値が極大出ない限りは誤った答えが出ないことが予想できる。精度を確認する前回は標準入力から式を入力して、解答を標準出力していたが、膨大なデータをテストする場合に一々手入力していたらキリがないので、今回は自動で100000件のテストデータを生成して、それぞれについて正しい答えを求められているかを評価する。1]])変数preには、1万件分のデータセットに対する和の予測値が格納されているので、それらを順に確認して、本来の解と一致しているかを比較検証する。一致件数と総数から、正解率を算出する。このあたりを勝手に評価してくれるモジュールがあったと思うが、今回は初見なので自前で実装する。len(rand_data))すると、以下のように正解率1.0と出力されるので、最低でも1~1000の整数数二種の和は正確に求められていることがわかる。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。