dette https://blog.hatena.ne.jp/dette/ nykergoto’s blog https://nykergoto.hatenablog.jp/ Python scikit-learn 機械学習 機械学習で色々やっていると、いろいろなモデルを複合したアンサンブルモデルなど、自分で新しい予測モデルを作りたい場合があります。 その場合自分でいちから作り上げても良いのですが、そうやって作ったモデルは、たとえば scikit-learn のパラメータ最適化モジュールである GridSearch や RandomSearch を利用することができなくて、少々不便です。 この際に scikit-learn の定義にしたがってモデルを定義すればうまく連携がとれて効率的です。以下では scikit-learn 準拠の予測モデルをどうやって作ればよいか、その際の注意点や推奨事項を取り上げます。 参考 C… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fnykergoto.hatenablog.jp%2Fentry%2F2017%2F05%2F14%2F003503" title="scikit-learn 準拠の予測モデルのつくりかた - nykergoto’s blog" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2017-05-14 00:35:03 rich https://nykergoto.hatenablog.jp/entry/2017/05/14/003503 1.0 100%