LightGBM を使ってみよう。今回も Kaggle 本 p. 240 と公式ドキュメントを混ぜたような内容にしつつ 決定木 (6) - らんだむな記憶 の内容を試す。 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split f…

とりあえず XGBoost を使ってみる。Kaggle 本*1と公式ドキュメントを混ぜたような内容にしつつ 決定木 (6) - らんだむな記憶 の内容を試す。 import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from s…

ということで、決定木のことがゆるふわで分かった気持ちになったので、勾配ブースティング木 (GBDT) に手を出してみよう。定番の Kaggleで勝つデータ分析の技術：書籍案内｜技術評論社 と 『実践Ｄａｔａ Ｓｃｉｅｎｃｅシリーズ ＰｙｔｈｏｎではじめるＫａ…

functional equations - Finding a function $h$ that satisfies $h \left ( \frac{x}{x^2+h(x)} \right )=1$ - Mathematics Stack Exchange より。$$ \begin{align*} h \left( \frac{x}{x^2 + h(x)} \right) = 1 \tag{1} \end{align*} $$ $h(x) \neq \text{…

漸く scikit-learn での iris dataset の分類を試みる。今回は scikit-learn 1.0.2 を使った。 といってもよくある実装の通りで from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTree…

そろそろコードを見ていきたいが、その前に Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 - インプレスブックス にディープラーニングにも通じる極めて重要なことが書いてあるのでメモしておきたい。それは p.92 にある。 だが…