2019年10月6日IrisデータについてSVMで分類をしてみた。今回はSVMモデルのパラメータをいじってみてより精度が高いモデルを作ってみる。すべての学習モデルはハイパーパラメータと呼ばれる学習モデルに影響を与えるパラメータがある。このパラメータを適切に選ぶことで精度に大きな影響が出る。SVMが使いやすい理由の一つとしてはこのパラメータが少ないからである。あまりにハイパーパラメータが多い場合には、どのパラメータをいじればよいかわからずに、時間ばかりかかってしまう。ハイパーパラメータをチューニングするステップは以下のようになる。主なハイパーパラメータの理解チューニングするハイパーパラメータの選択チューニング検証ここでは以下について取り扱う。ハイパーパラメータの選択グリッドサーチ検証ハイパーパラメータの選択モデルが決定したら、まずそのモデルで利用できるハイパーパラメータを明らかにする。今回モデルはLinearSVCを使う。documentation上記のドキュメントからsklearn.svm.SVCで使えるハイパーパラメータの一覧がわかる。下記から主なパラメータとしてCとgammaがあることがわかる。parametersよって今回はCとgammaについてチューニングをしてみる。Cは正則化パラメータである。Cが小さいと誤分類を許容する、大きいと誤分類を許容しなくなる。これについては0.1~1000について10のオーダーで検証する。gammaは決定境界の複雑さの度合いを決める。gammaが大きければ境界は複雑となる。0.0001~1について10のオーダーで検証する。Kernel)とする。グリッドサーチまず学習データと検証データを用意する。y_iris,random_state=1)Gridsearchを実装する。y_train)まずはGridSearchCV用のパラメータを生成する。[‘rbf’]}GridSearchを実行する。0.0s検証GridSearchの検証方法としてはまず最も評価が高かったパラメータを明らかにする。これはbest_params_から取得できる。'rbf'}次にそのスコアを明らかにする。0.9732142857142857最も成績が良かった学習器はbest_estimator_で取得できる。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。県別の持家率と自家用車普及率からクラスタ分析を実行し似た県を探してみる。スパムメールを判別するような問題は一般的に「分類問題」として機械学習では取り扱う。分類問題とはいまある「物」や「発生した事柄」を確率的に分類する。...手書き数字のデータセットについてイメージを確認sklearnには手書き数字のデータが用意されている。このデータはイメージの分類モデルを学ぶためによいスタートである。今回はこのバイナリデータを読み込み、イメージとして確認する。...線形回帰とリッジ回帰を比較するリッジ回帰はL2ノルムの正則項を導入することで、過学習を防ぐ。この場合過学習を防ぐとは、重みを0の方向に動かすという意味である。Analysisデータを取得した後にやることは、データの構造化とクレンジング。Analysisに入る。LANポートが埋まっちまったんで、SSG5をL2透過のスイッチにしてみた。