Serviceを読んで理解し、同意したものとみなします。質問するscikit-learnはPython向けの機械学習ライブラリで、データ解析やデータマイニング用にシンプルで効率的なツールを提供します。誰でも利用しやすく、様々な状況で再利用できます。matplotlibを用いて構築されています。このプロジェクトはオープンソースで、商用利用が可能です。機械学習における、時系列の特徴量作成に関して質問です。画像を添付させていただきます。・Morning直後はある値が増加傾向にある。・NoonもMorningと比べて大きな変化量はないが、増加傾向にある。・Eveningも大きな変化量はないが、増加傾向にある。件の閲覧数sklearnでのモデル再学習について現在Pythonのsklearnを用いて、機械学習を行っています。モデルを作成し、そのモデルから予測をすることはできています。追加学習をすることはできるのでしょうか。以前学習に使用したデータを用いなければならないのでしょうか。基本的な質問かもしれませんがよろしくお願いいたします。件の閲覧数Kerasを使った学習済みモデルで実際にテスト用データを用いてクラスタリングをしたい学習済みCNNの評価に使用したテストデータを用いて実際にクラスタリングした結果を取得したいです。Kerasを使ってクラスタリングを行うネットワークの構築を行っています。どのようにするのがスマートでしょうか。word)を求め、これを使って画像の局所特徴量リストをbag-of-wordsリストにするプログラムがあります。訓練データとテストデータの評価の差ある数値を予測するコンペの問題をPythonでやってます。与えられた訓練データから使えそうな特徴量だけを取り出し、同様にテストデータから訓練データと同じ特徴量を取り出しました。分類問題における評価方法について機械学習を研究で初めてまだ初心者です。研究で4クラス分類の問題を扱っててaccuracyやprecisionやrecallを算出したいです。データ数が少ない(30件ほど)で分割のされ方によってスコアにかなり影響を受けてしまいます。0.44444444]など)評価方法に困っています。件の閲覧数scikit-learnの2クラス分類におけるしきい値についてscikit-learnを利用して2クラス分類をしています。クラスの所属確率がわかるかと思います。ここで、ROC曲線などから今回のタスクにおける最適なしきい値が0.3と判明したとします。0.8]が出力された際には、しきい値0.3を超えてるので1が正解になると思います。湿度センサと心拍センサを用いて感情別にクラスタ分析をしようと思っています。可視化させているのですが、図のようになってしまいます。importanceの出力ランダムフォレスト、一つ抜き交差検証を用いて、予測モデルの作成を行っています。現在のコードは以下の通りです。特徴量として使えるデータを平均の差から見つけ出す方法クラスタリングを行う上で、特徴量を選択する際に「平均の差」を使おうと考えています。複数ある属性のうち、平均差が大きいものを特徴量として選択すれば、より適切に集団を分割できるのではないかと考えています。その際の「平均の差を比較する」方法がわかりません。K-meansを実装する際、一部この方のコードを参考にしました。件の閲覧数Pythonを使ってロジスティック回帰したときのP値Python、機械学習についてここ1週間くらいでやりはじめた初心者です。初歩的な質問で申し訳ありませんが、何卒お願いします。Pythonを使ってロジスティック回帰分析をしようと思っています。以下のようなユーザーデータを持っています。年齢・性別・年収と、購入したかどうかの0or1のフラグです。こちらの投稿を参考に自分でプログラムを書いてみたのですが、トレーニングデータは同じはずなのに元のコードで得られたパラメータと異なるパラメータが算出されてしまいます。こちらが参考にさせていただいたコードです。