y_uti https://blog.hatena.ne.jp/y_uti/ y_uti のブログ https://y-uti.hatenablog.jp/ ここ数回の記事で『言語処理 100 本ノック』の第 8 章、ロジスティック回帰による極性分析の問題に取り組みましたが、正則化無しでも交差検定での正解率があまり変わらないという結果が得られました*1。今回は、このことについて詳細に調べてみます。 データの準備 前回までの記事では PHP で独自に実装したロジスティック回帰を用いましたが、今回は scikit-learn が提供している実装を利用します。パラメータを変えながら実験を繰り返すには、PHP での素朴な実装では計算時間がかかりすぎるためです。まず全体の準備として、NumPy と pyplot を import します。また、グラフのラベル… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fy-uti.hatenablog.jp%2Fentry%2F2017%2F01%2F21%2F153954" title="BoW 特徴量に対するロジスティック回帰分析の過学習 - y_uti 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> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/y/y_uti/20170120/20170120004213.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-01-21 15:39:54 rich https://y-uti.hatenablog.jp/entry/2017/01/21/153954 1.0 100%