03/23/2023 / 最終更新日時 : 11/19/2023 bluest Python 【SHAP】スタッキング(stacking)で特徴量の解釈はできるのか|pythonアンサンブル学習 こんにちは、青の統計学です。 機械学習アルゴリズムの精度向上において、アンサンブル学習は非常に重要な役割を果たしています。 アンサンブル学習とは、複数の学習アルゴリズムを組み合わせることで、予測精度を向上させる手法です。 […]
01/29/2023 / 最終更新日時 : 04/13/2024 bluest Python 【SHAP】特徴量重要度や寄与度、限界効果を意思決定者にうまく伝えたい話|python これは直近仕事で抱えている問題を整理するために書き上げたコンテンツです。 今回は、prediction(予測)ではなくidentification(識別)に関する議論です。 kaggle等のコンペでは、予測に重きが置かれ […]
12/27/2022 / 最終更新日時 : 08/26/2024 bluest Python 【kaggle】ベイズ最適化とXGBでtitanicの予測問題を解く|python 今回はハイパーパラメータのチューニング手法の一つである、ベイズ最適について解説いたします。 グリッドサーチやランダムサーチに比べて、短い時間で最適なパラメータを発見できるとされています。 また、今回はデータ分析コンペのk […]
12/07/2022 / 最終更新日時 : 11/11/2023 bluest Python 【XGB】交差検証法を使った勾配ブースティング決定木の実装|python 今回は、kaggleなどのデータ分析コンペでもよく使われる「勾配ブースティング決定木アルゴリズム」の解説を行います。 このコンテンツでわかること ・実際中身でどのような計算をしているのか ・コード例 勾配ブースティング決 […]
