実データに合わせて最適な予測モデルを作ることのできるPythonライブラリのscikit-learn解説書です。本書は他の実装本とは異なり、アルゴリズムの解説に敢えて数式を採用し、実装で指定するハイパーパラメータと数式の関係が分かるよう工夫しました。また、ハイパーパラメータの値を増減し、そのときの予測の変化も紙面が許す限り記載しました。本書は不動産価格の予測やワイン品種の分類で使用する典型的なデータセットだけでなく、より実践的なデータ分析が学べるよう、タイタニック、気温、MovieLensのデータセットを採用しています。これらのデータセットを用いて、前処理から予測モデル作成までの分析例を実例で紹介します。
よく利用するジャンルを設定できます。
「+」ボタンからジャンル(検索条件)を絞って検索してください。
表示の並び替えができます。