機械学習・AI– category –

機械学習モデルの予測性能を検証する方法として「ホールドアウト検証」と「K-分割交差検証(K-foldクロスバリデーション)」という代表的な2つの手法があります。本記事ではこれらの検証方法について解説します。

本記事では機械学習における分類モデルの性能評価方法について解説します。本記事読了いただくことで、機械学習の集計データに基づきモデルを多様な角度から評価できるようになります。

機械学習の教師なし学習であるクラスタリング分析実施にあたり、本記事では「階層的クラスタリングの概要とそのプログラミング手法を知りたい」という要望にお答えします。記事前半は階層的クラスタリングの概要解説、後半はプログラミング手法解説という構成です。

機械学習の教師なし学習であるクラスタリング分析実施にあたり、本記事では「k平均法(k-means法)の概要とプログラミング手法を知りたい」という要望にお答えします。記事前半ではk平均法の原理や評価方法を解説し、後半ではsckit-learnを活用したpythonプログラミング手法を解説します。