科学の箱

科学・IT・登山の話題

機械学習

線形解析の基本手順

投稿日:2018年4月10日 更新日:

線形解析の基本手順

  1. データの読み込み
  2. データフォーマット確認
  3. EDA
  4. データクレンジング
  5. トレーニングデータ構築
  6. モデル構築
  7. モデル評価
  8. 予想
  9. メトリック

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-機械学習

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

pythonでEDAを実施する – 記述統計

データを取り込む data frameに変換する desdribe()メソッドで要約統計量を出力 各項目について残差分析(ここでは各データが平均値からどの程度離れているか、要するに分散の傾向を把握する …

no image

前向き研究と後ろ向き研究

前向き研究と後ろ向き研究は疫学における用語である。 前向き研究で使われる研究手法にはコホートや無作為比較対照研究、ロジスティック分析がある。これらの研究ではサンプルをリスクファクター(危険要因)のある …

no image

dataanalysis-002-week5

ANOVA – quantitative 分散分析、数学的に分散分析と重回帰分析は同じ 分散分析では3群以上の平均の差異を検定する ただし非線形では異なる http://oshiete.g …

no image

データ取り込み後に確認すること

# tidyデータの原則 # 1カラム = 1変数 # 1行 = 1観察 # 1テーブル = 1 unique key # foreign key to link # テーブル全体で見ること # カラ …

no image

仕事で始める機械学習 – 4章 システムに機械学習を組み込む

機械学習アーキテクチャ 学習方法としては3つのパターンがある バッチ処理で一括学習 バッチ処理で逐次学習 リアルタイムで逐次学習 学習と予測パターンの提供方法としては4つのパターンがある バッチ学習- …

2018年4月
« 3月   5月 »
 1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
30  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー