Python決定木可視化!Graphvizの導入とdot処理方法

機械学習の決定木分析で構築されたツリーは、コンピュータが生成した条件分岐ノードの情報が記載されます。ここではPython/scikit-learnで計算した決定木をdotファイルで出力し、Graphvizというツールをインストールして可視化する方法を紹介します。

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Python/sklearnで決定木分析!分類木の考え方とコード

決定木分析は条件分岐の繰り返しで分類や回帰を行う計算です。機械学習の中でもディープラーニングと異なり結果の解釈が容易という利点があります。ここでは決定木の中でも分類木分析の考え方概要とPython/scikit-learnによる計算方法を紹介します。

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Python機械学習済モデルをpickleで保存して復元する方法

機械学習で構築した学習済モデルは通常一度プログラムを終了してしまうとメモリから解放され、再び使うためには再度学習し直さなければなりません。ここでは学習して出来上がったモデルをPythonのpickleを使ってファイルに保存し、再度復元する方法を紹介します。

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Pythonで多層パーセプトロンのXORゲートを実装する!

機械学習のニューラルネットワークはパーセプトロンを基礎としています。パーセプトロンは線形分離可能な問題にしか適用できませんが、多層に連結することでその壁を超えることができます。ここではPythonを使って多層パーセプトロンのコーディングを習得します。

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