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とりあえずクラスタリングしたくなった時に試すコード

よくわからないデータを見ると何も考えずクラスタリングして特徴を読み取ろうとする思考停止人間です。 せっかくなら手も動かしたくないのでコピペコード作ってみました。 内容k-means法を使用し、非階層クラスタリングを実施 クラスター数はエルボー法を使用して、何となくよさそうな数を決定 クラスタリングの性能評価関数の一つ、SSE(クラスタ内誤差平方和)値を「Distortion」として表示 仕事したかのようなグラフを表示 コードの参考:SSEとエルボー法 コードim

    • 決定木を使う理由と特徴

      なぜかバギングを説明させられ、 説明した結果「何で決定木使うんですか?」 という自分の説明力が皆無だったこと知りちょっと落ち込みました それ以前に、人に伝えられないのは理解できていないのでは?と不安になったので決定木を現地で簡単に説明できる分量でまとめてみました。(この投稿は内容が間違っていた時に投げられるまさかりを期待してたりします) - 決定木を使う理由決定木は教師あり学習の分類で行う手法の一つです。 決定木は説明変数を情報利得が最大化するように分類し、 バリアンスが高

    とりあえずクラスタリングしたくなった時に試すコード