from __future__ import braces
はてなブログを持っていれば、誰でも参加できます。
こんにちは!こーたろーです。 今回、訳あってLightGBMを使ったシミュレーションを行っています。 その中で、精度を上げるためにクロスバリデーションを行ってみたいと思い、LightGBMクロスバリデーションの情報を探していました。 ちょうどサンプルコードがあったため、そのまま貼り付けて、必要な箇所のデータを変更してみましたが、エラーが出て苦労しました。 結果として、ほぼ手組状態に陥ったため、最新…
〈目次〉 機能 必要なもの 使い方 入力画面と記入結果の例 既知の問題点 機能 Logseqの当日の日誌ページ(の最終行)に1行記入します。 当日の日誌ページのMarkdownファイル(YYYY_MM_DD.md)がまだ存在しないときは、そのファイルが作成されたうえで記入されます。 必要なもの Pythonが実行できること 使い方 Logseqの日誌ページが保存されているフォルダのパス(位置)を、…
www.pon-x.jp 前回の続き 今回は関数を作ってみるをかいてみる どんくりにて実行。 配列 関数名()で定義して、「を実行する」で関数を閉じる。 呼び出しは関数名()でOK 戻り値(return)は「を返す」で指定する。 足し算(num1,num2)は num1+num2を返す を実行する 足し算(5,8)を 表示する ちょっとした応用。 nの段の九九を返すユーザー定義関数 nの段の九九(…
ブログ管理者のP.Hです! 今回がオブジェクト指向の最後の記事になります。 実際にクラスをどのように使うのか、具体例を上げて説明したいと思います。 何となくオブジェクト指向について理解できているかな、 と感じている方はこの記事を読んでみてください。自分の理解度がわかるかもしれません。 それでは解説していきます。 継承はそんなに使わない? 少し話がそれますが、継承とimportについて記載しておこう…
iOSで機械学習の機械学習の推論をする場合、Core MLやPytorch Mobileなどの選択肢がありますが、 Apple謹製のCore MLを使ってみようと思う人は多いはずです。 Core MLのメリットとしては Pytorch MobileはiOS12以上なのに対し、Core MLはiOS11以上をサポートしているでのサポート範囲が広い Core MLで作ったモデルはiPhoneのスペック…
データフレームでのクロス集計(2項目間の組み合わせの数)する、 crosstab関数の使い方です。 import pandas as pd import numpy as np #データを作る data = [["A0",1],["A1",0],["A0",0],["A0",1]] df = pd.DataFrame(data=data, columns=['A','B']) df .datafr…
rollingを使って特徴量を作る際に気を付けておくことを書いておきます。正直に申しますとかなりアホな間違えをしてしまったので、戒めのために備忘録として残しておきます。ここでの記事はpythonの機械学習での説明になります。 ・rollingの扱い 基本的なrollingの扱いは以下の通り import pandas as pd s = pd.Series(range(10)) #########…
特定の点・範囲の強調、グラフの中へのグラフの挿入、拡大図の添付、複軸化、(特に)ヒストグラム、軸目盛の調整......Excelでこのような細かい要望に合ったグラフを作るのはさすがに大変。多少は自由度が高いだろうとPython+matplotlibでグラフを書いています。ところが、今度はいちいち細かいことが多くて覚えられない!(毎回、前回使ったプログラムを探すところから始まる...)。そしてグラフ…
はじめに 前回の報告から間が空いてしまいました。その間色々とあったのですが、物理的な忙しさと、気持ちの問題からなかなか文章に起こすことができず報告が遅くなってしまいました。 意識の回復 年始最初の面会で、彼女の目が少し開いているような感じがしました。今まではずっと目を閉じてただひたすらに寝ている状態だったのが、この時はしきりにまばたきをしているように見えたのです。加えて、一度だけですが口をパクパク…
次のページ