k近傍法 | YottaGin

[Python] k近傍法での株価予測

ロジスティック回帰で、翌日の株価の上昇/下降を予測します。 k近傍法 k近傍法（ケイきんぼうほう、英: k-nearest neighbor algorithm, k-NN）は、特徴空間における最も近い訓練例に基づいた分類の手法であり、パターン認識でよく使われる...

前回からの続きです。今回は、 k近傍法によるあやめの分類問題において、グリッドサーチを使うことでハイパーパラメータの探索を行います。ハイパーパラメータの探索は、sklearn のサイトでは、以下にまとめられています。 3.2. Tuning t...

前回からの続きです。今回は、あやめの分類問題を使い、交差検証 cross validattion を行います。ホールドアウト検証これまでは、データを訓練データとテストデータを分けるだけで、訓練データをモデルの学習に使い、テストデータを使いモデ...

前回からの続きです。あやめの分類問題は素での正答率が高すぎたので、今回は同じくscikit-learn に含まれるワインのデータセットを使い、 k近傍法で予測を行います。その後、説明変数の標準化を行ってから k近傍法で予測を行い、予測がどのよ...

scikit-learn という有名なモジュールを用いて、有名なあやめの分類問題を、k近傍法で解いてみます。 IPython で行います。 k近傍法 k近傍法（ケイきんぼうほう、英:k-nearest neighbor algorithm,k-NN）は、特徴空...