satopoooon https://blog.hatena.ne.jp/satopoooon/ satopoooonのブログ https://satopoooon.hatenablog.com/ 機械学習 統計学 python k分割交差検証 前回までで、ランダムフォレストでモデル予測を実施しました。 今回は、k分割交差検証、グリッドサーチを用いてモデル性能の評価及びハイパーパラメータの修正を行います。 これにより、バイアス高、バリアンス高のバランスをとることができます。 ランダムフォレストで、モデル化してみましたが、これは汎化性能がどの程度あるのか、 k分割交差検証で調べます。k分割交差検証とは、トレーニングデータをランダムにk個分割して、 そのうちk-1個をモデル予想に使い、残りの1個でそのモデルを予想し、 この手順をk回繰り返すことで、そのモデルの平均性能を評価するものです。 kをどの程度の値にすべきかは、もと… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fsatopoooon.hatenablog.com%2Fentry%2F2017%2F12%2F24%2F213920" title="kaggleに挑戦その4 k分割交差検証(k-fold cross-validation)及びグリッドサーチ - satopoooonのブログ" 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 2017-12-24 21:39:20 rich https://satopoooon.hatenablog.com/entry/2017/12/24/213920 1.0 100%