分類や回帰の問題を扱う場合、選択する手法としてサポートベクターマシン(SVM)とランダムフォレストが候補に上がってくると思います。画像処理の代表的なライブラリといえばOpenCVだと思います。C++やPythonなど複数の言語で使用することができるため、アプリケーションへ組み込む際に利用することも多いと思います。ランダムフォレストを理解するためには、決定木学習の手法について理解する必要があります。最初に決定木学習の理論について説明します。前回の記事では不均衡データをサンプリングすることで、学習の精度を上げる方法を書きました。今回はSVMのパラメータを調整することで、不均衡データの学習の精度を上げる方法について書こうと思います。機械学習を行う上で正例と負例が偏っている学習データを使うと、学習がうまく行きません。サンプル数が多いクラスに引っ張られてしまいます。そのため事前にデータの加工を行うと、結果が良くなることが知られています。多い方のクラスを少な...pandasを使った不均衡データの整形プロフィールid:drilldripperプログラミングと将棋が好きです。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。