機械学習について一人でアドベントカレンダーやってみるの記事
(Qiitaで読む )はてブ数 | ||
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02EDA
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08クロスバリデーション
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01データセットの準備
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03LightGBM(回帰)
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5 |
04精度評価(回帰)
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6 |
05標準化・正規化
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7 |
06カテゴリデータエンコーディング
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8 |
07欠損処理
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9 |
09Optunaによるハイパーパラメーターチューニング
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10 |
10ベイズ最適化
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11主成分分析
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12 |
12外れ値処理
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13 |
13量子化
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14 |
14Stacking
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15pickleで学習モデルを保存
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16パイプライン
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17Tabnet
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18特徴量選択
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19SHAP
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20AutoML(AutoGluon)
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21テーブルデータのデータ拡張
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22クラスタリング
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23類似度計算
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24 |
24スパースモデリング
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25 |
25分類問題としてやってみる
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