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Python で学ぶ線形分類器

Michael (Mike) Gelbart

Instructor, The University of British Columbia

前提知識

このコースでは、以下の事前知識を前提とします:

  • Intermediate Python レベルの Python
  • Supervised Learning with scikit-learn レベルの scikit-learn
  • Supervised Learning with scikit-learn レベルの教師あり学習
Python で学ぶ線形分類器

フィッティングと予測

import sklearn.datasets

newsgroups = sklearn.datasets.fetch_20newsgroups_vectorized()

X, y = newsgroups.data, newsgroups.target
X.shape
(11314, 130107)
y.shape
(11314,)
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フィッティングと予測(続き)

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1)
knn.fit(X,y)
y_pred = knn.predict(X)
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モデルの評価

knn.score(X,y)
0.99991
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
knn.fit(X_train, y_train)

knn.score(X_test, y_test)
0.66242
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