単回帰モデルを使った予測の流れ

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scikit-learnを使った単回帰モデルによる予測の流れは大きく6ステップに分けられそうです。

  1. データの下準備
  2. モデルオブジェクトの用意
  3. モデルの学習
  4. テストデータを使った検証
  5. 検証結果の評価
  6. 特徴量の調整

ポイントとなる関数や注意点についてまとめました。

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Series.plot.hist()とSeries.plot(kind=”hist”)の違い

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Pandasを使うなかで、グラフのプロット方法が色々あって混乱していたのですが、そのうちSeries.plot.hist()のようにplotのあとにそれぞれのグラフのプロットを関数呼び出しをするような方法とSeries.plot(kind=”hist”,…)のようにplot関数の引数kindからグラフの種類を選ぶ方法の違いについて理解できたのでメモです。

結論は、違いはないそうです!

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予測の第一歩「予測の心構えと回帰分析」

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学習中のデータ分析についての備忘録です。短回帰モデルと重回帰モデル、これらを行う上で使うPythonのパッケージや関数等。

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1回目の読書は疑問を自覚するために

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今回は、本を読むということについて考えてみました。

僕は正直言うと、自分が「何かをちゃんと考えているのか」とか「何を感じているのか」分かりません。考えているって言っているだけなのかもしれないし、感じているって思いこんでいるだけで何も感じていないのかもしれません。

読書をしていても、何かを感じ取ったのか、本を読んで何かを学び取ったのかよくわからないことが多いです。

まぁ、こういうことは考えたところで分かるわけもないし堂々巡りになるので、自分がそう思っている、それだけで十分でしょう。

で、出来るだけちゃんと読むにはどうすれば良いのか。

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