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。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。openをいちいち書くのめんどくさくない?。pandas.to_pickleやpandas.read_pickleを使えば楽。DataFrame以外のものも保存できる。くしさんをフォローしたらすっかりxonshに洗脳された。巷でうわさのHyperなるターミナルアプリを試してみたら使いやすかったので、組み合わせて使ったら最強では?と安直な発想で記事を書きはじめた。適当に操作してみたのがこちら。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。可視化が大事なのは言わずもがな。調べていた所Plotlyというものに出会いました。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。