線形解析の基本手順
- データの読み込み
- データフォーマット確認
- EDA
- データクレンジング
- トレーニングデータ構築
- モデル構築
- モデル評価
- 予想
- メトリック
科学・IT・登山の話題
投稿日:2018年4月10日 更新日:
線形解析の基本手順
執筆者:admin
関連記事
効果検証のステップ 問題認識: 顧客の機器利用率が低い 問題の影響: 長期的なメンテナンス契約からの利益の確保 課題設定候補: メンテナンス以外からの利益確保 新規顧客からの利益 顧客利用率を上げる …
DictVectorizerを使ってカテゴリデータについて特徴抽出をする
都市における温度データを考える。 measure = [ {‘city’: ‘Dubai’, ‘temperature’: 33.}, {‘city’: ‘London’, ‘temperature’ …
データの説明 261人の子供たちから得られた年齢別骨密度。 フォーマット idnum: 識別コード age: 測定時の年齢 gender: 性別 spnbmd: 骨密度 チェック テーブル全体について …
Pythonではじめる機械学習 – Chap05 – Model Evaluation and Improvement
Chapter 5. Model Evaluation and Improvement 学習モデルの評価 定量的なモデルの評価は教師付きモデルが主になる。 教師なしモデルは定性的なアプローチで評価する …