backend='annoy')バックエンドを切り替えることで、使うデータや環境によっては高速化につながるかもしれない。目的変数にもとづいた特徴量抽出なので、生成するときに過学習を防ぐ工夫が必要になる。具体的には、特徴量を生成する対象のデータを学習の対象に含めてはいけないという点。分割しながら特徴量を生成する必要がある。いう関数を使ってきた。データに対して特徴量を生成する場合。データの特徴量を生成すれば良いため。使って自前で分割しながら特徴量を生成する場合のサンプルコード。シャッフルせずに使っている。main()上記の実行結果は次の通り。実装したインターフェースも用意してある。する必要がある点に注意が必要。main()実行結果は次の通り。0.9782572815114076いじょう。ビルドする注目記事スポンサードリンク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。