決定木をベースにしたアルゴリズムのほとんどに特徴量重要度という指標が存在する。データに対する知識が少ない場合はこの指標を見て特徴量に対する洞察深めることができる。本記事では音楽ゲーム(以下音ゲ)において、曲をプレイすると得られるスコアを確率変数として、その分布を推定することを試みた。音ゲのスコアは慣習的に最大値のみが保存されるような仕組みになっている。この記事を読むことで、scikit-learnの中身のコードに改変を加えることができるようになることを期待している。改変に必要な知識も学習できるようリンクを用意してある。改変を加えたコードをpipで管理する方法も示した。変数選択とも)はデータサイエンスにおいて非常に重要である。前回の記事で時系列入力に対するオートエンコーダーを組んだ。AutoEncoderを組んでみた。RStudioやMATLABを使ったことのある方ならわかると思うが、今扱っている変数を一望する機能がある。RStudioならばこんな感じ。selectionを行ってみる。いう判別器を用いたら良いか。imblearnでオーバーサンプリングとアンダーサンプリングを行う。インバランスを考慮しなかった場合と性能を比較する。読んだので自分の整理のためにまとめます。Discovery2018-04-07ROC曲線の書き方を整理する。追記ROC曲線の書き方を整理する。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。