<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>akanuma-hiroaki</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/akanuma-hiroaki/</author_url>
  <blog_title>Tech Blog by Akanuma Hiroaki</blog_title>
  <blog_url>https://blog.akanumahiroaki.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>AI</anon>
    <anon>Python</anon>
    <anon>Ruby</anon>
    <anon>機械学習</anon>
  </categories>
  <description>今回は下記書籍のロジスティック回帰のROC曲線のコードを Ruby で実装してみたいと思います。 ITエンジニアのための機械学習理論入門 www.amazon.co.jp サンプルコードはこちらで公開されています。 github.com データセットの更新 Python版では計算結果の確率をデータセットに反映する際に、下記のように pandas.DataFrame.ix メソッドを使って対象を特定し、値を代入しています。 p = 1.0/(1.0+np.exp(-a)) training_set.ix[index, 'probability'] = p pandas.DataFrame.ix …</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.akanumahiroaki.com%2Fentry%2F2017%2F01%2F31%2F083000&quot; title=&quot;ロジスティック回帰のROC曲線のコード - Tech Blog by Akanuma Hiroaki&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/a/akanuma-hiroaki/20170130/20170130074649.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2017-01-31 08:30:00</published>
  <title>ロジスティック回帰のROC曲線のコード</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.akanumahiroaki.com/entry/2017/01/31/083000</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
