予測モデルの作成を開始するために必要なすべてのツールとデータが用意できたら、楽しいことが始まります。一般に、分類タスクの学習モデルを作成するには、以下の手順が必要です。
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データを読み込みます。
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クラシファイアを選択します。
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モデルをトレーニングします。
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モデルを視覚化します。
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モデルをテストします。
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モデルを評価する。
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ロジスティック回帰とSVM（Support Vector Machine）分類モデルの両方は、Irisデータセットを使用するとかなり良好に機能します。
| 葉の長さ |
葉の幅 |
花弁の長さ |
花弁の幅 |
標的クラス/標識 |
| 5。 1 9 9。 1。 4 990。 2 999 Setosa（0）999。 0 9 9。 2 994。 7 9 7。 4 999 Versicolor（1）999。 3。 3 9。 0 9992。 Virginica（2） |
パラメータがC = 1のロジスティック回帰モデルはその予測において完全であったが、C = 150のSVMモデルおよびロジスティック回帰モデルはただ1つの予測を欠場した。確かに、両方のモデルの高精度は、線形に分離可能なデータ点に非常に近い小さなデータセットを持つ結果です。興味深いことに、C = 150のロジスティック回帰モデルは、C = 1のものよりもよく見える決定面プロットを有していたが、より良い結果を出せなかった。テストセットが非常に小さいことを考慮すると、それほど大きな問題ではありません。訓練セットとテストセットとの間の別のランダムな分割が選択された場合、結果は容易に異なる可能性がある。 |
<！これは、サンプリングの効果、トレーニングとテストセットの選択がモデルの出力にどのように影響するか、モデル評価で複雑さを増すもう一つの原因を明らかにする。クロスバリデーション技術は、ランダムサンプリングがモデルのパフォーマンスに与える影響を最小限に抑えるのに役立ちます。 |
非線形分離可能なデータを持つより大きなデータセットの場合、結果はさらにずれることが予想されます。さらに、データの複雑さとサイズのため、適切なモデルの選択がますます難しくなります。理想的なフィットを得るためにパラメータを調整する時間を大幅に費やす準備をしてください。 |
予測モデルを作成するときは、いくつかのアルゴリズムを試し、データに最も適したものが見つかるまでパラメータを完全に調整します。次に、その出力を互いに比較します。 |
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