CONTAINER技術系のこと書きます。今回はライブラリの使い方について紹介してみる。コンペで優勝者が使ったものの一つ。手法自体の解説は以下のブログ記事を参照のこと。コードを書いてるけど、よりナイーブな実装になっている。blog.amedama.jp以降、紹介に用いる環境は次の通り。ライブラリ自体にプラットフォームへの依存はない。以降をサポートしている。使ってインストールできる。gokinjo基本的な使い方まずは簡単な例を使って使い方を解説する。インストールしておく。インタプリタを起動する。pythonまずは次のような二次元の特徴変数と二値の目的変数を持ったダミーデータを生成する。X])このデータを可視化すると次のようになる。的に配置されており、線形分離できないようになっている。plt.show()上記のデータから、今回作ったライブラリを使って特徴量を抽出する。かけた次元数を持っている。なって二次元のデータになる。y)抽出した上記のデータを可視化してみる。c=y)plt.show()元々のデータに比べると、もうちょっとで線形分離できそうなくらいの特徴量になっていることが分かる。データセットでも特徴量を抽出して可視化してみることにしよう。サンプルコードは次の通り。main()上記に適当な名前をつけて実行する。knn_iris.py抽出した特徴量を可視化したグラフは次の通り。次元のデータになっている。こちらも良い感じに分離できそうな特徴量が抽出できている。可視化の次は実際に抽出した特徴量を分類問題に適用してみる。データセットを使って特徴量をランダムフォレストで分類している。ミニチュアみたいな感じ。特徴量」で試している。main()上記を実行した結果が以下の通り。特徴量が効いていることが分かる。アルゴリズムの実装が切り替えられる。