コピー2022.02.11Python機械学習アルゴリズム学習備忘録。Validation)です。「【世界で74万人が受講】基礎から理解し、Pythonで実装!機械学習26のアルゴリズムを理論と実践を通じてマスターしよう」で学んだ内容を自分用備忘録としてまとめたものです。Search)も別途見ておこう。Validation機械学習のモデル構築の上で生まれる次のような疑問。(今回の内容)グリッドサーチがあり、この2つは併用されることも多い。上に戻るk分割交差検証の直感的なイメージ一般的に、モデルを訓練する際、データセットを訓練用と検証用にわけて、訓練用データで訓練する。そのとき、ハイパーパラメータを調整し、当てはまりの良いモデルを作成し、検証用データで精度を検証する。このとき、訓練用と検証用データの分け方に偏りがある場合、偏った訓練用データでモデルが訓練されてしまう。検証用データのばらつきも訓練用データと同様であれあ、偏ったモデルにも関わらず、精度の高いモデルであるように見えてしまう。dataを用いる方法もあるが、ここではk分割交差検証を用いる方法を考える。ポイントとしては、訓練用データセットそのものを分割するところにある。訓練用データセットを5つの塊に分割する。そのうちそれぞれの塊の中で、1つずつをテスト用データとして振り分ける。残り4つの塊を使ってモデルの訓練を行い、先程振り分けたテスト用データを用いて検証を行う。これを5つの塊それぞれで行い、総合的に精度の高いパラメータを用いて偏りやばらつきの少ない最終的なモデルを作成していく。上に戻るPythonによる実装というわけで実装していく。y_pred)print(cm)k分割交差検証の適用ここからk分割交差検証を適用していく。